RoNetは、スタイル表現を平面上で回転させることで、単一の入力画像から連続的な画像変換を実現する。また、パッチベースのセマンティックスタイルロスを導入し、複雑なテクスチャの生成を改善する。
StegoGANは、ステガノグラフィーを活用して、ソースドメインにない特徴を生成することを防ぐ新しいモデルである。これにより、変換された画像の意味的整合性が向上する。
