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#3
summarized by : Yoshi Truong
どんな論文か？
生成時に数枚のサンプルを入力すれば訓練データにないクラスでも生成できるFew-shot Image2Image GANモデル。
新規性
（１）ソースクラスのサンプルを生成時に入力すること。
（２）新たなGeneratorのデザイン。
（３）Discriminatorはマルチクラス分類モデルではなく、複数のバイナリ分類タスクを同時に解くモデル。
結果
StarGAN, CycleGAN, UNIT, MUNITをベースに、複数のデータセットで比較した。
全metricsでバースラインを遥かに上回るとの結果。
その他（なぜ通ったか？等）
GitHub: https://github.com/NVlabs/FUNIT (PyTorch)
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