ECCVNov, 2017

基于上下文的图像修复：推断、匹配和翻译

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TL;DR本文提出了一种基于深度神经网络和纹理传播的学习方法来完成图像修复，通过分离任务为推理和翻译两个步骤并用简单的启发式算法指导局部纹理从边界到空洞的传播，我们证明了我们的方法在几个公共数据集上能够产生比以前的最先进方法更高质量的视觉结果。
image inpaintinglearning-based approachdeep neural networktexture propagationvisual quality
发现论文，激发创造
  • 深度生成模型在语义图像修复中的应用

    本文提出了一种基于生成模型的新型语义图像修复方法，该方法可在缺失的内容相互独立的情况下进行推理，并取得超越其他方法的像素级真实感。

    Jul, 2016

  • 引导式图像修补：通过另一幅图像提取内容替换图像区域

    本文提出了一种基于端到端网络的图像修复方法，使用不同的图像来引导合成新的内容并填充空洞，并在四项研究中展示了优于七种基线方法的更逼真的图像修复结果。

    Mar, 2018

  • 基于深度学习的图像和视频修复研究综述

    通过深度学习，对于图像和视频修复的基于深度学习的方法进行综合评述，并从高水平的修复流程、深度学习架构、模块设计等多个角度进行分类总结。同时，讨论了训练目标、常见基准数据集、评估指标以及各修复方法的优势、局限性及实际应用，并探讨了公开挑战和未来可能的研究方向。

    Jan, 2024

  • 填写 ____ （基于扩散的图像修复流程）

    图像修复是将图像中的缺失或故意遮挡部分恢复出来的过程，在现代修复技术中，我们提供了当前主要方法的概述和评估，并着重解决了现有模型在生成过程中缺乏提示和控制能力的问题，并提供了多种实现该功能的方法。最终，通过对生成的高质量图像进行定性检查，我们评估了我们的方法的结果是否能正确地修复指定区域。

    Mar, 2024

  • TransFill：多模态颜色和空间变换引导下的参考图像修复

    本文提出了一种名为 TransFill 的图像修复方法，该方法通过参考与目标图像具有相同场景内容的另一幅源图像来填补缺失区域，通过多重单应性变换和像素级融合达到了当前最先进的性能。

    Mar, 2021

  • 前景感知图像修复

    该研究提出了一种有前景意识的图像修复系统，通过分离结构推断和内容完成，学习预测前景轮廓并利用预测的轮廓进行纹理填充。实验表明，该方法在处理复杂图像的同时，能够显著提高图像修复的性能。

    Jan, 2019

  • GRIG：少样本生成式残差图像修复

    提出了一种使用 CNN 和 Transformers 进行全局推理的 few-shot generative residual image inpainting 方法，通过图像级和补丁级鉴别器及伪造补丁的对抗训练策略实现高质量修复效果，并通过对比评估表明该方法优于以往的 few-shot image inpainting 方法。

    Apr, 2023

  • 具有上下文关注机制的生成图像修复

    本文提出了一种基于生成模型和卷积神经网络的图像修补方法，通过利用周围图像特征进行网络训练，生成的修补图像具有更高的质量和更逼真的纹理结构。

    Jan, 2018

  • 使用多尺度神经补丁合成的高分辨率图像修复

    提出一种基于多尺度神经网络贴片合成方法的图像修复算法，通过联合优化图像内容和纹理约束，不仅保留了上下文结构，而且通过匹配最相似的中间层特征相关性，产生高频细节。在 ImageNet 和 Paris Streetview 数据集上，该方法取得了最先进的修复准确性。

    Nov, 2016

  • 基于多模态的无偏导向图像修复

    该论文介绍了一种用于图像修复的新型深度神经网络，该网络包含了一个修复分支和两个辅助分支，能够有效地利用多模式定位和语义信息，实现对各种正 / 不规则图像遮挡的修复，达到了最好的效果。

    Aug, 2022