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Image Inpainting即为图像修复,旨在补全被抠除的区域,而以往的Inpainting研究方法主要是针对单图像(Single-Image Inpainting),也就是仅仅根据给出的目标图像进行修复,根据局部的语义和纹理信息进行修复,但是这样处理往往得到的效果并不理想,经常会出现语义与实际相差过大,或者出现纹理模糊等现象,现代许多先进的算法正在努力解决这些问题。但是这篇论文考虑到实际问题,引入了源图像。也就是说给定一幅图像正常情况下,会有一幅完整的对应图像(可能摄影师在别的时间以不同角度进行拍摄的),如下图所示:
我们称之为source image,这篇论文就是基于源图像引导的图像修复,经过对比,比最先进的Single-Image Inpainting效果要好很多。接下来一起看一下作者团队究竟干了什么叭~
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