Nya framsteg i djupa generativa modeller har visat lovande potential i bildinflätning, som hänvisar till uppgiften att förutsäga saknade pixelvärden för en ofullständig bild med hjälp av det kända sammanhanget. Befintliga metoder kan dock vara långsamma eller generera otillfredsställande resultat med lätt påvisbara brister. Dessutom finns det ofta synbar diskontinuitet nära hålen och kräver ytterligare efterbehandling för att blanda resultaten. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att ta itu med svårigheten att träna en mycket djup generativ modell för att syntetisera högkvalitativt fotorealistiskt måleri. Vår modell använder villkorliga generativa kontrariska nätverk (villkorliga GAN) som ryggrad, och vi introducerar ett nytt blockvis procedurutbildningsprogram för att stabilisera utbildningen samtidigt som vi ökar nätverkets djup. Vi föreslår också en ny strategi som kallas kontraarial förlust glödgning för att minska artefakter. Vi beskriver vidare flera förluster som är speciellt utformade för att måla och visa sin effektivitet. Omfattande experiment och användarstudier visar att vårt tillvägagångssätt överträffar befintliga metoder i flera uppgifter som inpainting, ansiktskomplettering och bildharmonisering. Slutligen visar vi att vårt ramverk enkelt kan användas som ett verktyg för interaktivt guidat måleri, vilket visar dess praktiska värde för att lösa gemensamma utmaningar i verkligheten.
I REF, Yang et al. utformar ett blockvis procedurellt tågsystem och en kontradiktorisk strategi för glödgning av förluster för att stabilisera utbildningen.
Image Inpainting using Block-wise Procedural Training with Annealed Adversarial Counterpart
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}