基于GAN反演的高保真图像修复技术InvertFill
基于GAN反演的高保真图像修复技术InvertFill
图像修复是一种重要的计算机视觉技术，它可以根据图像未被遮挡的部分，恢复被损坏或遮挡的区域。传统的图像修复方法往往难以在保持语义一致性的同时生成逼真的细节。近年来，基于生成对抗网络（GAN）的图像修复方法取得了显著进展，但仍然面临一些挑战。本文介绍了一种名为InvertFill的新型图像修复模型，通过创新的GAN反演技术和潜在空间设计，实现了高质量的图像修复效果。
InvertFill模型概述
InvertFill模型由编码器和GAN生成器组成，其中编码器包含预调制模块，用于将更具辨别力的语义信息编码为样式向量。GAN生成器则采用了F&W+潜在空间，以消除颜色差异和语义不一致的问题。
核心技术创新
预调制模块
预调制网络利用多尺度结构，将更具辨别力的语义信息编码为样式向量。这种设计使得模型能够更好地理解图像的局部和全局特征，从而生成更准确的修复结果。
F&W+潜在空间
为了弥合GAN反演和图像修复之间的差距，研究者提出了F&W+潜在空间。这种潜在空间设计能够消除颜色差异和语义不一致的问题，使得修复后的图像在视觉上更加自然。
软更新平均潜在模块
为了重建忠实且逼真的图像，研究者设计了一个软更新平均潜在模块。该模块通过动态采样不同的域内模式，为大型损坏区域合成高保真纹理。具体来说，该模块采用动态平均潜在代码，而不是静态潜在代码。在训练期间，平均潜在代码会随机波动，以避免过度拟合特定的静态域。此外，通过平滑波动方差，可以更好地控制模型的收敛过程。
实验结果
研究者在四个具有挑战性的数据集（Places2、CelebA-HQ、MetFaces和Scenery）上进行了实验，结果表明InvertFill在定性和定量评估中都优于现有的高级方法。此外，该模型还展示了良好的域外泛化能力，能够有效地完成来自不可见域的图像修复任务。
结论
InvertFill模型通过创新的编码器设计、F&W+潜在空间和软更新平均潜在模块，解决了传统GAN反演方法在图像修复中的局限性。该模型不仅在多个数据集上取得了优异的性能，还展示了良好的泛化能力，为图像修复技术的发展提供了新的思路。