inpainting专题
Diffusers代码学习: IP-Adapter Inpainting
IP-Adapter还可以通过Inpainting自动管道和蒙图方式生成目标图片。 # 以下代码为程序运行进行设置，使用Inpainting 的自动管道， import osos.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" from diffusers import AutoPipelineForInpainting # 程序需要能够
图像修复_LaFIn_Generative Landmark Guided Face Inpainting
Abstract 提出了一个深度学习策略来修复人脸图像，这个网络由两个部分组成，一个是人脸关键点预测子网络，该网络的目的是给另一个网络提供人脸的结构信息（破损人脸图像的人脸拓扑信息，表情信息）。另一个是图像修复网络，该网络的目的是修复出符合真实外观的人脸图像。该人脸图像修复方法在数据集CelebA-HQ和CelebA上进行了实验。 Introduction 人脸图像相比较海洋、草地等自然
【深度学习】MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting
论文：https://arxiv.org/abs/2203.15270 代码：https://github.com/fenglinglwb/MAT 文章目录 PSAbstractIntroductionRelated WorkMethod总体架构卷积头Transformer主体Adjusted Transformer Block Multi-Head Contextual Attentio
论文带读——RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation
RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation ————YssssMikey Tips: 我会基本上几天更新一篇论文引读，一般是AIGC模型——3D+Diffusion方向每日在Arxiv上新发布的最新Paper来导读，喜欢支持的伙伴可以支持关注点赞哦！！对于文章中可能出现的
Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting-image inpainting 实践
Image inpainting 论文总结: https://github.com/geekyutao/Image-Inpainting Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting github: https://github.com/jingyuanli001/RFR-Inpainting 环境：Ubuntu16.04, python
Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions(2021)
[Paper] Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions(2021) [Code]saic-mdal/lama 基于傅里叶卷积的分辨率稳健的大型掩码修复 现在的图像修复系统，尽管取得了重大进展，但经常与大面积缺失区域、复杂几何结构和高分辨率图像做斗争。我们发现造成这种情况的主要原因之一是修复网络和损失函
论文阅读：Feature Refinement to Improve High Resolution Image Inpainting
项目地址：https://github.com/geomagical/lama-with-refiner 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.07161 发表时间：2022年6月29日 项目体验地址：https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainti
Prior Guided GAN Based Semantic Inpainting——粗略简记
简要翻译，粗浅学习记录 解析请参考这篇文章 Prior Guided GAN Based Semantic Inpainting https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lahiri_Prior_Guided_GAN_Based_Semantic_Inpainting_CVPR_2020_paper.pdf
Foreground-aware Image Inpainting ——检测轮廓边缘-辅助缺失区域进行修复
这篇论文，这里只是进行了简单记录 Foreground-aware Image Inpainting https://arxiv.org/pdf/1901.05945.pdf Abstract 现有的图像修复方法通常通过从周围像素中借用信息来填充孔。当孔与前景对象重叠或接触前景对象时，由于缺少有关孔内前景和背景区域实际范围的信息，它们通常会产生不令人满意的结果。但是
基于TV模型的image inpainting算法
前一段时间老师布置了一个image inpainting 的任务，在看了其他大牛的文章和一些论文的基础上，花了几天时间把算法搞懂了。所以也来回馈社会了。虽然TV模型是一个很基础的，但它所代表的基于由偏微分方差的图像修复算法，已经由它延伸出来的其他改进算法，在图像修复领域还是应用挺广泛的。所以，也有必要把基础的模型先搞懂。 TV（Total Variation），即全变分模型，它的历史什么的直接问
C# CodeFormer Inpainting 人脸填充
效果 项目 代码 using Microsoft.ML.OnnxRuntime;using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;using OpenCvSharp;using System;using System.Collections.Generic;using System.Drawing;using System.Dr
论文阅读——Distillation-guided Image Inpainting
原文链接：Distillation-Guided Image Inpainting (ICCV 2021). Maitreya Suin, Kuldeep Purohit, A. N. Rajagopalan [Paper] 本文创新点：提出了一种基于知识蒸馏的修复方法，构建辅助网络（重构图像）为修复网络提供监督信号。 网络结构 网络主要由两个部分组成，一是修复网络（IN），而是辅助网络（A
Image Fine-grained Inpainting
1. Motivation 传统方法不能生成新的内容；现有的基于深度学习的方法会产生不合理的结构和模糊。 2. Approach 2.1 Network Architecture 生成器：每个“convolution + norm”都有一个激活函数，最后一层的激活函数是Tanh，其他层的函数都是ReLU。生成器的中间部分包含DMFB(dense multi-scale fusion
论文阅读笔记---Image Inpainting with Local and Global Refinement
论文链接： https://weizequan.github.io/TIP2022/Image_Inpainting_with_Local_and_Global_Refinement-compressed.pdf代码链接： https://github.com/weizequan/LGNet 文章提出了一个关于感受野的三阶段修复框架。 首先应用具有大感受野（覆盖整个图像）的粗修补网络来填充