Sep, 2023
基于扩散的全局纹理矫正与合成
Diffusion-based Holistic Texture Rectification and Synthesis
TL;DR我们提出了一种新的框架来纠正自然图像中降解纹理样本中的遮挡和扭曲问题，该框架通过从降级样本中合成整体纹理，扩展了基于样本的纹理合成技术的适用性。框架利用具有遮挡感知的潜变换器的条件潜扩散模型，既能够有效地编码部分观测样本中的纹理特征以完成潜扩散模型的生成过程，又能够明确地捕捉到具有大范围遮挡的样本中的长程依赖关系。实验结果表明，我们的框架在定量和定性方面显著优于现有方法。此外，我们进行了全面的消融研究，以验证我们建议的框架的不同组成部分。结果得到了感知用户研究的证实，并突显了我们提出方法的高效性。