ICCVJun, 2018

门控卷积自由形式图像修复

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TL;DR本文提出了一种建基于门控卷积的生成式图像修复系统，用于完成自由形状掩码和引导的图片修复任务。所提出的门控卷积解决了通用卷积中将所有输入像素视为有效像素的问题，并提供了一种可学习的动态特征选择机制，以适应于每个通道和空间位置上的输入。作者还提出了一种名为 SN-PatchGAN 的基于图像块的 GAN 损失，可以应用于自由形状掩码和根据用户指导进行图像扩展，并证明所提出的方法比以往任何方法都更加高质量和灵活性。
generative image inpaintinggated convolutionsfree-form maskssn-patchganimage editing
发现论文，激发创造
  • 3D 门控卷积和时间 PatchGAN 技术实现的自由形式视频修复

    本研究提出了一种基于深度学习的自由形式视频修复模型，采用 3D 时域门控卷积和新颖的时间 PatchGAN loss 解决非重复的结构物体遮挡及时间上的一致性问题，并通过收集视频并设计自由形式掩膜生成算法来构建 FVI 数据集，该模型被证明优于现有方法，特别适用于文字去除等视频编辑方向。

    Apr, 2019

  • 图像细粒度修复

    本文提出了一种利用扩张卷积密集组合，通过设计自主回归损失、几何对齐约束项和具有局部和全局分支的判别器等方法改进图像修复的 GAN 模型。实验表明，该方法在多个公共数据集上都优于现有的最先进方法。

    Feb, 2020

  • 基于生成对抗网络的基于补丁的图像修复

    本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）框架的图像修复方法，该方法利用全局 GAN（G-GAN）架构和 PatchGAN 方法结合进行鉴别器网络的构建，可较好地实现图像贴图的局部连续性和全局特征。经大量评估发现，与最新的现有技术相比，该框架在视觉和数量评估方面均取得了显著的改进。

    Mar, 2018

  • DiffGANPaint：使用去噪扩散 GAN 进行快速修复

    本文提出了一种基于 DDPM 的模型，能够通过使用生成对抗网络（GAN）的生成器来建模反向扩散过程，从而以较低的采样成本填充丢失的像素，实验结果表明我们的方法在通用图像修复数据集上表现出卓越性能。

    Aug, 2023

  • 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

  • 使用部分卷积进行不规则孔洞的图像修复

    本文介绍了使用部分卷积方法进行图像修补，着重解决了现有方法中出现的颜色不匹配和模糊度高的问题，并通过实验证明了方法的有效性。

    Apr, 2018

  • PD-GAN: 图像修复的概率分布式生成对抗网络

    PD-GAN 是一种基于 GAN 的图像修复方法，其利用 SPDNorm 和感知多样性损失来平衡图像修复的真实性和多样性，实验证明其可以生成更多样性和真实性更高的修复图像。

    May, 2021

  • GAN Inversion 高保真图像修复

    本文提出了一种新的用于图像修复的 GAN 反演模型 InvertFill，它包括一个带有预调制模块的编码器和一个包含 F&W + 潜在空间的 GAN 生成器。通过使用 F&W + 潜在空间和 Soft-update Mean Latent 模块，该模型能够更好地实现图像修复。该模型在四个具有挑战性的数据集上的综合实验结果表明，在视觉和定量上优于现有的高级方法，并且很好地支持跨域图像的修复。

    Aug, 2022

  • 基于 GAN 的面部视频修复中的现实地标导向

    本研究中我们提出了一种用于表情驱动的视频修复的网络，利用生成对抗网络来处理静态和移动的遮挡物以生成完整的人脸图像，并借助面部标志和无遮挡参考图像来保持用户身份的一致性和情感的细节修复，为静态和动态帧中的面部视频消除遮挡提供了逼真和连贯的结果。

    Feb, 2024