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#282
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
GANが顔を生成するとき，性別や年齢などのsemanticな属性をどのように選択し，出力画像へ反映するのか？というGANの生成プロセスについて，潜在空間を操作することから，理解しようとした研究．条件付け等のsupervisionなしに，pre-trained GANを使って顔の編集が可能なInterFaceGANを提案．
新規性
GANの潜在空間上に現れるsemanticsな属性に関する理論的な洞察と，実際に発見された属性を制御可能な潜在空間の操作方法を提案している．またユーザが操作したい画像を制御するための枠組みも検証している．
結果
pretrained GANとして，PGGANとStyleGANを選定し，それぞれの潜在空間の調査と画像編集の制御性を検証している．性別，年齢，表情を制御できるだけでなく，ポーズも編集できることを実証．また性別を固定しながら，年齢を制御するようなconditional manipulationについても行えることを実験的に示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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