基于GAN反演的無(wú)縫圖像補(bǔ)全技術(shù)

摘要： 圖像補(bǔ)全技術(shù)廣泛應(yīng)用于對(duì)象消除、媒體編輯，旨在平滑地恢復(fù)受損圖像?；谏蓪?duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)反演將預(yù)訓(xùn)練的GAN模型作為有效先驗(yàn)，以真實(shí)的合成材質(zhì)填充缺失區(qū)域。然而，現(xiàn)有GAN反演方法忽視了圖像補(bǔ)全是具有硬約束的生成任務(wù)，使拼接圖像有顏色、語(yǔ)義的不連續(xù)問題。針對(duì)此問題設(shè)計(jì)新的雙向感知生成器和預(yù)調(diào)制網(wǎng)絡(luò)來(lái)無(wú)縫地補(bǔ)全圖像，其中雙向感知生成器充分利用擴(kuò)展隱藏空間，幫助模型從數(shù)據(jù)表征層...