Mar, 2024

填写 ____ （基于扩散的图像修复流程）

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TL;DR图像修复是将图像中的缺失或故意遮挡部分恢复出来的过程，在现代修复技术中，我们提供了当前主要方法的概述和评估，并着重解决了现有模型在生成过程中缺乏提示和控制能力的问题，并提供了多种实现该功能的方法。最终，通过对生成的高质量图像进行定性检查，我们评估了我们的方法的结果是否能正确地修复指定区域。
image inpaintingocclusionsleading approachesprompt and controlhigh-quality images
发现论文，激发创造
  • Inst-Inpaint: 使用扩散模型指导对象移除

    本论文提出了一种基于自然语言输入的图像修复算法，名为 Inst-Inpaint，可同时估计要移除的对象，并对其进行修复。为了支持该任务，我们首先构建了一个名为 GQA-Inpaint 的数据集。我们在合成和真实图像数据集上运行了各种 GAN 和扩散基线，使用不同的评估指标比较方法，并展示了显著的定量和定性改进。

    Apr, 2023

  • 基于上下文的图像修复：推断、匹配和翻译

    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

  • 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

  • 图像修复：一份综述

    本文是对已有图像修复方法的分析以及分类，分为基于顺序、基于 CNN 和基于 GAN 的方法，并提供不同类型图像失真的方法列表和可用数据集，为数字图像修复研究者提供了参考和方便了方法的比较和数据集的使用。

    Sep, 2019

  • 重新构想现实：视频修复技术的综合调研

    这篇论文通过分析视频修复技术的最新进展，探讨了计算机视觉和人工智能中的一个关键领域。论文通过人工评估和计算资源比较综合考虑视觉质量和计算效率之间的平衡，并为未来探索这个充满活力和不断发展的领域提供了指导。

    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

  • 深度盲图像修复

    提出了一种盲图像修复算法，通过利用残差学习与编码解码结构来恢复缺失信息，以处理任意形状的损坏区域。

    Dec, 2017

  • DiffGANPaint：使用去噪扩散 GAN 进行快速修复

    本文提出了一种基于 DDPM 的模型，能够通过使用生成对抗网络（GAN）的生成器来建模反向扩散过程，从而以较低的采样成本填充丢失的像素，实验结果表明我们的方法在通用图像修复数据集上表现出卓越性能。

    Aug, 2023

  • 服装和背景替换的修补注入流程

    通过整合先进的生成人工智能（GenAI）和计算机视觉技术，本研究探索了一种综合方法，重点是图像操作。研究的有效性在实验中得到验证，强调了其在生成引人注目内容方面的潜力，使用户能够根据特定提示对个人照片进行服装和背景的修改，无需手动输入修复遮罩，从而有效地将主题植入创意想象的广阔景观中。

    Feb, 2024

  • 复杂场景视频修复

    这篇论文提出了一种基于全局、基于补丁的功能的自动视频修复算法，可以处理动态纹理、多个移动对象和移动背景等挑战情况，并在执行时间方面比现有技术快一个数量级。最终的算法不需要分割或手动输入，只需要定义修复遮罩即可，并且能够处理比以前的工作更广泛的情况。

    Mar, 2015