May, 2024

通过再修复自洽评估评估图像修复

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TL;DR对于缺乏信息的条件下的图像修复问题，传统评估方法的偏见导致其倾向于某些结果，本文提出了一种基于多次重新修复的自我监督度量方法，强调自我一致性原则，旨在有效降低偏见并探索多种有效的图像修复解决方案。通过在多个基准测试中的广泛实验，验证了评估方法与人类判断的一致性。
发现论文，激发创造
  • 感知启发的图像修复方法比较

    为了更好地评估自动图像修复算法，本研究主要通过主观比较了 9 个最先进修复算法，并提出了能够与比较结果高度相关的客观质量指标。

    Jul, 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

  • 使用语义指导的交互式图像修复

    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

  • 填写 ____ （基于扩散的图像修复流程）

    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

  • 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

  • 基于多模态的无偏导向图像修复

    该论文介绍了一种用于图像修复的新型深度神经网络，该网络包含了一个修复分支和两个辅助分支，能够有效地利用多模式定位和语义信息，实现对各种正 / 不规则图像遮挡的修复，达到了最好的效果。

    Aug, 2022

  • 图像修复的一致语义注意力

    提出了一种使用新型的连贯的语义注意力（CSA）层和深度生成模型的方法来进行图像修复的深度学习方法，能够更好地模拟孔特征之间的语义相关性，经过在多个数据集上的验证，该方法在图像修复领域取得了优异的成果。

    May, 2019

  • 深度生成模型在语义图像修复中的应用

    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

  • 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

  • 使用去噪扩散概率模型理论上证明图像修复的合理性

    本文提出了一种基于扩散的图像修复算法，并针对多数图像修复算法需要反复训练的问题，证明了基于扩散的图像修复算法可以很好地处理未知蒙版，从而避免反复训练。通过分析目前流行的扩散图像修复算法 RePaint 及其存在的偏差问题，本文提出了一种新的修复算法 RePaint+，具有良好的收敛率，并校正了 RePaint 中存在的偏差问题，提升了采样恢复效果，是一种具有线性收敛结果的扩散图像修复算法。

    Feb, 2023