本文介绍了一种基于 WaveMix 的全卷积神经网络结构 WavePaint 用于图像修复，采用 2D 离散小波变换进行空间和多分辨率的令牌混合，与目前最先进的模型相比，WavePaint 模型参数更少，具有相当的泛化性。

Jul, 2023

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。

Mar, 2024

该研究提出了一种有前景意识的图像修复系统，通过分离结构推断和内容完成，学习预测前景轮廓并利用预测的轮廓进行纹理填充。实验表明，该方法在处理复杂图像的同时，能够显著提高图像修复的性能。

Jan, 2019

我们提出了一个通用的修复损坏图像的网络，能够分开处理连续和不连续区域，使用区域卷积来处理已有区域和缺失区域，并引入互相关损失以提供更多信息。实验结果表明，相对于现有方法，我们的方法在整张图片上能更精确地还原出缺失的区域。

Sep, 2019

本文研究了图片补全技术中的 Markpainting 技术如何对水印进行去除和添加，并且可以被应用于多种不同的模型和数据集中，可以用作一种图像操作预警系统。

Jun, 2021

本文提出了 RePaint，一种基于 DDPM 的修复方法，针对自由形式的抠图效果更佳，能够进行信息补充，并对面部和通用图像修复进行了测试。

Jan, 2022

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

提出了一种使用 CNN 和 Transformers 进行全局推理的 few-shot generative residual image inpainting 方法，通过图像级和补丁级鉴别器及伪造补丁的对抗训练策略实现高质量修复效果，并通过对比评估表明该方法优于以往的 few-shot image inpainting 方法。

Apr, 2023

提出了一种新的基于掩模感知的修复算法，使用 Mask-Aware Dynamic Filtering (MADF) 学习缺失区域的多尺度特征，采用 Point-wise Normalization (PN) 动态分配权重，在一个端到端的框架中逐步利用重建损失、感知损失和总变分损失进行逐步优化。实验证明该算法在三个公共数据集上表现得非常出色。

Apr, 2021