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#32
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
入力画像の人物の姿勢を参照画像の人物の姿勢にした画像を生成するMotion Imitation，入力画像の人物を異なるカメラの視点から見た時の画像を生成するNovel View Synthesis，入力画像の人物の衣類を参照画像の人物の衣類にした画像を生成するAppearance Transfer，これらを1つのネットワークで学習可能とした．
新規性
入力画像の人物のテクスチャ，スタイル，カラー，顔のアイデンティティを保って画像生成を行うためのLiquid Warping Block (LWB)を提案した．
新しいデータセットiPER（容姿や身長，性別が異なる30人の人がAポーズとランダムに動いた動画）を構築した．
結果
Motion Imitationでは，顔が正面を向いていない入力画像に対しても正面を向いた人の画像の生成が可能である．また，参照画像の人物の身長に左右されずに入力画像に姿勢や衣類の転写が可能である．LPIPS，IS，FReIDの評価指標において従来手法より高い精度を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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