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

本研究提出了一种基于语义引导和评估网络的图像修复算法，该算法在每个缩放级别利用语义分割图指导图像修复过程，并利用迭代更新方法实现结构先验和图像修复的协同更新，实验结果表明该方法在图像纹理清晰度和真实感等方面具有优越性。

Mar, 2020

本文提出一种名为 TDANet 的图像修复模型，其通过文本的描述信息和图像的辅助区域来确定修复区的语义内容，利用双模态注意机制提取出明确的语义信息并应用图像与文本匹配损失，其结果表明，在两个公开数据集上，TDANet 模型在定量和定性评测中均达到了新的最佳水平，并且生成的图像与文本描述一致。

Apr, 2020

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

通过引入新颖的遮罩感知像素混洗下采样模块（MPD）和在模型内进行高级推理的同时保持提取自损坏图像的可见信息的完整性的方法，以及通过空间激活通道注意力层（SCAL）提供的有效自注意力机制在多个尺度上对损坏图像建模，我们提出了一种端到端的高质量修复变换器 (HINT)，该方法在 CelebA、CelebA-HQ、Places2 和敦煌等四个数据集上展示了超越当代最先进模型的卓越性能。

Feb, 2024

BAT-Fill 提出了一种图像修复的新框架，使用了基于 transformers 的双向自回归模型，在考虑到上下文信息的基础上修复缺失或破损的区域，使得修缮后的图片具有更好的内容多样性和视觉效果。

Apr, 2021

该论文提出了一种基于注意力机制的变形器模型依次恢复整体图像结构，利用一个附加的结构修复器，通过零初始化残差加法有效地集成预训练修补模型，采用掩膜位置编码策略提高了不规则掩膜修补效果。

Mar, 2022

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

本文提出使用受自我监督预训练的 MAE 方法，作为 inpainting 模型的新骨架，并加入 MAE 注意先验，以增强 inpainting 模型的长距离依赖性，验证结果显示该方法在 Places2 和 FFHQ 上都取得了较好的效果。

Aug, 2022

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。

Nov, 2017