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#192
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
実画像をGANの潜在空間に写像し, 再構成や編集を行うGAN Inversionの研究. 先行研究では, 再構成品質, 編集可能性, 推論速度という3つの課題があったが, 提案手法ではハイパーネットワークを用いて, 事前学習済みのStyleGAN生成器の重みパラメータを調整することで, 高い再構成品質と編集可能性を獲得. また, 提案手法はエンコーダベースであるため, 高速な推論が可能となった.
新規性
編集可能性を維持しつつ, 高速な推論と高い再構成品質を実現した点.
結果
再構成品質はpSp, e4e, ReStyleより高い. PTIと比較すると, 再構成品質は劣るが, 推論時間は提案手法の方が3桁ほど高速化.
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/VinAIResearch/HyperInverter
編集方向性の獲得はGANSpaceなど他の手法を用いている.
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