画像のレストレーション、Image-to-Image、スタイル変換のように、画像から画像を生成するタスクにおいて、2つのモデルの出力を補間する新しい手法を提案。2つのモデルは、ファインチューニングかジョイントラーニングで学習させる必要があるという制約はあるが、シンプルな処理でセマンティックな補間を実現できる。