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#327
summarized by : Taiki Sugiura
どんな論文か？
GANは各タスクに対して長い学習時間を必要とし，しばしば視覚的アーテファクトに悩まされると主張．古典的なパッチベースの手法を再検討し，古典的な手法がsingle-image GANより優れていると主張し，パッチベース手法のGPNNを提案．
新規性
(ⅰ)古典的なパッチベースの手法は，わずかな修正により単一の画像から無条件に多様な画像を生成できる．(ⅱ)生成画像の品質は通常のGANを大きく上回る．(ⅲ)実行時間が数時間から数秒へと桁違いに短縮される．
結果
GPNNによる生成画像は３つの特徴を持つ．(ⅰ)アーチファクトがなくシャープな画像である． (ⅱ)生成画像はリアルで構造も理にかなっている． (ⅲ)多様性の高い結果を示す．
また，SinGANと比較し，実行時間は1000倍速くなり，SIFID,NIQEの両方の評価指標で明確な優位性を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/˜vision/gpnn/
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