GANのデータセットのサイズと、複製を生成する確率に関する実験を行った。複製の判定基準は、最近傍の教師データを検索して、生成画像との距離が閾値未満であれば複製としている。

BigGANとStyleGAN2を使用した実験により、モデルと合成タスクが与えられたとき、GANが複製を生成する確率はデータセットのサイズに対し指数的に減少することを示した。Amazon Mechanical Turkを使用した知覚品質の実験も行い、データセットのサイズが小さすぎると複製するため知覚品質は高く、サイズが増えると低くなってから、また高くなる「U字型」を描くとの主張。

着眼点の良さと、複数の高性能なGANで実験結果を示したことにより通ったと考えられる。ソースコード( https://github.com/chenqiguo/GAN_replication )が公開されている。