基于GAN反演的無縫圖像補全技術

摘要： 圖像補全技術廣泛應用于對象消除、媒體編輯，旨在平滑地恢復受損圖像。基于生成對抗網絡(GAN)反演將預訓練的GAN模型作為有效先驗，以真實的合成材質填充缺失區(qū)域。然而，現有GAN反演方法忽視了圖像補全是具有硬約束的生成任務，使拼接圖像有顏色、語義的不連續(xù)問題。針對此問題設計新的雙向感知生成器和預調制網絡來無縫地補全圖像，其中雙向感知生成器充分利用擴展隱藏空間，幫助模型從數據表征層... （共10頁）