Mar, 2022

MISF：多级交互Siamese滤波器用于高保真图像修复

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TL;DR本文提出了一种新的图像修复方法，称为Multilevel Interactive Siamese Filtering (MISF)，该方法结合了图像级预测滤波和语义级的图像滤波，以恢复缺失的信息并提高修复质量。该方法在三个具有挑战性的数据集上进行了验证，并在四个指标上优于现有的基线模型。
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

  • 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

  • 图像修复的一致语义注意力

    提出了一种使用新型的连贯的语义注意力（CSA）层和深度生成模型的方法来进行图像修复的深度学习方法，能够更好地模拟孔特征之间的语义相关性，经过在多个数据集上的验证，该方法在图像修复领域取得了优异的成果。

    May, 2019

  • 迭代置信反馈和引导上采样的高分辨率图像修复

    本文提出了一种基于反馈机制的迭代图像修复方法，该方法使用深度生成模型输出填补结果和对应的置信度图作为反馈，结合引导上采样网络和真实对象移除场景下的训练数据的综合使用来实现高效图像修补。实验表明，该方法在定量和定性方面均优于现有方法。

    May, 2020

  • 基于学习语义先验的上下文感知图像修复

    本文提出了一种基于预训练任务和语义先验的图像修复方法，通过预处理任务学习语义先验并将其适应于图像修复，提出了一种上下文感知的图像修复模型，全面融合全局语义和局部特征，实现了对Places2，CelebA和Paris StreetView数据集的最新技术水平。

    Jun, 2021

  • 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

  • 使用语义指导的交互式图像修复

    本研究提出了一种新的图像修复方法，结合了神经网络的先验知识和用户的引导，使用自动编码器和语义解码器完成两个阶段，实现对修复结果的自定义控制，实验结果表明该方法在修复质量和可控性方面优于现有方法。

    Jan, 2022

  • 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

  • 学习通过首先移除图像对象来添加图像对象的绘画

    通过利用分割蒙版数据集和在蒙版内修复的修复模型，我们可以实现自动逆向修复过程，将对象添加到图像中，在没有用户提供的输入蒙版的情况下，提供了一种无缝地根据文本指令添加对象的方法。

    Apr, 2024

  • 通过潜空间优化进行连贯和多模态图像修复

    通过引入PILOT（基于新颖的语义集中和背景保护损失的潜在优化）方法，我们在现有的大规模扩散模型的基础上提出了一种优化方法，可以生成具有高保真度的修复区域，并与背景保持一致，从而在对给定提示进行回应时表现出更高的一致性、多样性和可信性。

    Jul, 2024