ICCVDec, 2019

使用外推算法进行超长自然景观图像预测

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TL;DR该研究设计了具有创新模块的编解码器结构，包括跳过水平连接和循环内容传递，实现了高质量、实时和高效的图像外描绘预测，同时能够根据给定的输入生成风格和语义内容相同的非常长的图像。在收集的新景观数据集上进行的实验结果表明该提出的架构具有很高的效能。
image outpaintingskip horizontal connectionrecurrent content transferencoder-decoder structurescenery dataset
发现论文，激发创造
  • In&Out: 通过 GAN 反演实现多样化的图像出油画

    本研究提出了一种基于生成式对抗网络的图像拓展方法，通过对多个潜在编码的生成进行条件渲染，实现了对图像的多样化拓展，并可对分类输入进行拓展，其拓展区域结构和内容更加丰富，表现出更高的视觉质量和多样性。

    Apr, 2021

  • 画出框框之外：使用 GAN 进行图像外放

    通过深度学习的方式，利用基于 DCGAN 架构的图像分割技术及本地鉴别器提升图像边界的质量，从而实现图片的画外部分（extrapolation），其结果表明利用深度学习方法进行画外部分的研究既可行又具有前景。

    Aug, 2018

  • 利用生成对抗网络的图像外延和融合

    本研究提出了两种用于图像外推的方法，即使用上下文编码器和单图像生成模型，并演示了 GAN 在产生合理的外推结果方面的潜在能力。通过将幻想的细节与原始图像的风格相融合，以期进一步提高结果的质量，并可能支持任意输出分辨率。

    Dec, 2019

  • 通过位置查询和基于扩散的方法进行一步多图像外推

    该论文主要研究了图像外部绘制的技术，提出了一种名为 PQDiff 的新方法，它可以生成超出原始边界的图像内容，具有任意扩展倍数和一步完成的能力，而且在性能和时间效率方面优于其他现有方法。

    Jan, 2024

  • 深度视频修复

    本文提出了一种基于深度学习的快速视频修复网络，结合图像编解码模型，利用邻帧信息综合填充未知视频区域，并运用循环反馈和时间存储模块确保输出的时空连续性，与之前的视频修复方法相比，其结果更为语义正确和时空平滑，且可用于视频重定向任务并生成优质视觉效果。

    May, 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

    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。

    Sep, 2019

  • 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

  • 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

  • VIP: 基于多模态大型语言模型的多功能图像外描绘

    本文介绍了一种新颖的图像外延框架，利用多模态大语言模型（MLLM）自动提取和组织给定图像的遮罩部分和非遮罩部分的文本描述，并利用特殊的交叉注意力模块（CTS）增强图像的特定空间区域与文本提示部分之间的交互作用，从而实现了图像外延结果的定制化。该方法在三个常用数据集上的实验结果显示，显著超越了现有方法，并展示了其多功能外延结果的定制能力。

    Jun, 2024

  • 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