Under de senaste åren har djupinlärningstekniken gett betydande förbättringar i bildmålningen. Många av dessa tekniker lyckas dock inte rekonstruera rimliga strukturer eftersom de ofta är övermodade och/eller suddiga. Detta dokument utvecklar en ny strategi för bildinmålning som gör ett bättre jobb med att reproducera fyllda regioner som uppvisar fina detaljer. Vi föreslår en tvåstegs kontradiktorisk modell EdgeConnect som består av en kantgenerator följt av ett bildkompletteringsnätverk. Kantgeneratorn hallucinerar kanterna på den saknade regionen (både regelbunden och oregelbunden) av bilden, och bildkompletteringsnätverket fyller i de saknade regionerna med hallucinerade kanter som en priori. Vi utvärderar vår modell end-to-end över de allmänt tillgängliga dataseten CelebA, Places2, och Paris StreetView, och visar att det överträffar nuvarande toppmoderna tekniker kvantitativt och kvalitativt.
Asides från dessa verk, Nazeri et al. REF föreslog en kontradiktorisk tvåstegsmodell EdgeConnect, där egggeneratorn först hallucinerar kanterna på den saknade regionen, och bildkompletteringsnätverket genererar den slutliga utdatabilden med hjälp av hallucinerade kanter som a priori.
EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}