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#367
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
GAN inversionの研究. 既存手法では空間的な詳細の再現が困難であるという課題があった. 本研究では, 潜在空間を空間情報で補完するために生成器のパディング空間を用いるPadInvを提案. 畳み込み層で用いられるパディングの係数をエンコーダで学習することで, 事前学習したモデルで想定される帰納的バイアスを個々の画像に適切に適合させることが可能.
新規性
パディングによる生成器の誘導バイアスを軽減するために, ターゲット画像ごとに適切なパディングを調整している点. これにより画像の空間的な詳細がより再現される.
結果
データセットはFFHQ, CelebA-HQ, LSUN Church and Bedroomを使用. 生成器は事前学習済みのStyleGANを使用. エンコーダの比較手法としてALAE, IDInvert, pSp, e4e, Restyleを使用. Face, Church, Bedroomすべてのデータセットでより優れた性能を達成. 帽子などの分布外の物体をよりよく再現できている.
その他（なぜ通ったか？等）
プロジェクト：https://ezioby.github.io/padinv/
コード：https://github.com/EzioBy/padinv
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