본 논문은 StyleGAN/2의 latent space에서 얼굴 이미지 편집 시 발생하는 entanglement 문제(특정 feature 변경 시 다른 feature도 함께 변하는 현상)를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시합니다. 기존 모델의 loss function에 사전 훈련된 얼굴 키포인트 검출 모델(Facial Keypoint Detection model)의 Human Face Landmark Detection (HFLD) loss를 추가하여 얼굴 표정 변화를 제한함으로써, latent space 내에서 특정 feature만 변경하는 것을 가능하게 합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 감정 변화를 최대 49%까지 감소시키는 효과를 보였으며, 기존 최첨단 모델들과 비교하여 성능 향상을 입증했습니다. 이를 통해 얼굴 표정은 유지하면서 외모만 변화시킨 이미지를 생성하는 신뢰할 수 있는 데이터 증강 방법을 제시하여, 얼굴 제스처 및 표정 연구에 기여합니다.
