Sep, 2019

基于区域的生成对抗图像修复技术：针对大面积缺失区域

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TL;DR我们提出了一个通用的修复损坏图像的网络，能够分开处理连续和不连续区域，使用区域卷积来处理已有区域和缺失区域，并引入互相关损失以提供更多信息。实验结果表明，相对于现有方法，我们的方法在整张图片上能更精确地还原出缺失的区域。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • EdgeConnect: 带有对抗边缘学习的生成图像修复

    本文针对图像修复中存在的细节缺失问题，提出了一种基于两阶段对抗模型 EdgeConnect 的图像修复方法，包括边缘生成器和图像完成网络，通过生成缺失区域的边缘信息并使用其作为先验来填补缺失区域，实验表明该方法在公开数据集 CelebA、Places2 和 Paris StreetView 上具有优异表现。

    Jan, 2019

  • 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

  • JPGNet：联合预测滤波和生成网络用于图像修复

    本文提出了一套联合预测滤波和生成网络的混合框架 JpgNet，通过结合预测滤波网络和生成网络，同时保留局部结构和整体理解，并提出了一种不确定性感知融合网络，可用于图像修复领域。在 Dunhuang、Places2 和 CelebA 等数据集上的实验表明，这项技术可以显著改善三种最先进的生成模型，同时时间成本略有增加。

    Jul, 2021

  • 基于生成多列卷积神经网络的图像修复

    本文提出了一种基于生成的多列网络来进行图像修复的方法，该方法通过采用置信度驱动的重建误差和多重随机场正则化来增强图像的全局和局部细节，在不需要进行后期处理的情况下，在挑战性的街景、人脸和自然场景下产生了令人信服的视觉效果。

    Oct, 2018

  • 通过联合区域定位和修复来防御对抗性图像贴片

    利用本文提出的 “定位和修复” 机制来处理图像输入，通过协同训练 “定位” 和 “修复” 模块，实现对各种对抗性贴片攻击的防御。

    Jul, 2023

  • 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