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

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。

Dec, 2019

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

视频外延的研究中，我们引入了一种基于遮罩的三维扩散模型，在保持填充区域的时间连续性方面，通过使用遮罩建模技术训练模型，利用多个引导帧连接多个视频剪辑推理结果，确保了时间连续性，并减少相邻帧之间的抖动。另外，我们通过交叉注意力，以全局帧为提示，引导模型获取当前视频剪辑之外的信息。同时，我们还引入了混合的由粗到细的推理流程来缓解伪影积累问题，与现有的只使用填充策略的由粗到细流程不同，我们的流程可以通过遮罩建模的双向学习，在生成稀疏帧时采用填充与插值的混合策略。实验证明我们的方法在视频外延任务中实现了最先进的结果。更多结果请参阅我们的此 URL。

Sep, 2023

本文提出了基于 Transformers 和 CompletionNets 的自动场景建模方法，使用 WS-perceptual loss 和 circular inference 提升 360 度图像的质量，并在虚拟物体插入场景上取得了具有感知自然性的结果。

Mar, 2022

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

通过结合深度学习和传统方法，使用 LaMa 和 PatchMatch 对超过 4K 分辨率的图像进行修复，并通过一种新颖的策略即 8x8 反对称成对偏好矩阵的列求和来选择一个好的修复结果。实验结果优于 8 种基线模型和 4 种 SOTA 模型。

Aug, 2022

通过输入特定的适应和模式感知的视频超出绘制，MOTIA 提供了一种基于扩散的流程，以有效地实现视觉外扩，进而在源视频中学习模式并生成外扩结果。

Mar, 2024

将图像生成、三维、多视角一致性、纹理退化和重新绘制策略作为主要研究区域，提出一种能够快速生成高质量三维内容的方法。

Dec, 2023

应用生成图像修复方法对缺失部分的 CT 切片进行修复，来恢复被截断的胸部 CT 扫描图像以实现准确的体组成分析，该方法通过小 FOV 仿真生成截断 CT 切片进行训练，从而可靠地恢复被截断的解剖结构并在训练数据量减少的情况下超越之前的最新技术。

Jun, 2024