计算机视觉——图像修复综述篇
目录
1. Deterministic Image Inpainting 判别器图像修复
1.1. sigle-shot framework
(1) Generators
(2) training objects / Loss Functions
1.2. two-stage framework
2. Stochastic Image Inpainting 随机图像修复
2.1. VAE-based methods
2.2. GAN-based methods
2.3. Flow-based methods
2.4. MLM-based methods
2.5. Diffusion model-based methods
3. text-guided image inpainting ⽂本引导的图像修复
4. Inpainting Mask 掩码机制
(1) regular mask
(2) irregular mask
5. Loss Function 损失函数
6. Dataset 图像修复领域数据集
(1) faces(CelebA & CelebA-HQ)
(2) real-world encountered scenes(Places2)
(3) street scenes(Paris)
(4) texture(DTD)
(5) objects (ImageNet)
7. Evaluation Protocol 评估指标
7.1. pixel-aware metrics
7.2. (human) perception-aware metriics
8. Performance Evaluation 表现评估
8.1 Representative Image Inpainting Methods
8.2 Loss Functions
9. Inpainting-based Application 基于图像修复的领域应⽤
(1) Object Removal
(2) Text Editing
(3) Old Photo Restoration
(4) Image Compression
(5) Text-guided image editing
Reference


1. Deterministic Image Inpainting 判别器图像修复
1.1. sigle-shot framework
(1) Generators
(2) training objects / Loss Functions
1.2. two-stage framework
2. Stochastic Image Inpainting 随机图像修复
2.1. VAE-based methods
2.2. GAN-based methods
2.3. Flow-based methods
2.4. MLM-based methods
2.5. Diffusion model-based methods
3. text-guided image inpainting ⽂本引导的图像修复
4. Inpainting Mask 掩码机制
(1) regular mask
(2) irregular mask
5. Loss Function 损失函数
同1-1.1-(2) training objects
6. Dataset 图像修复领域数据集
(1) faces(CelebA & CelebA-HQ)
(2) real-world encountered scenes(Places2)
(3) street scenes(Paris)
(4) texture(DTD)
(5) objects (ImageNet)
7. Evaluation Protocol 评估指标
7.1. pixel-aware metrics
focus on the precision of reconstructed pixels
7.2. (human) perception-aware metriics
the visual perception quality
8. Performance Evaluation 表现评估
8.1 Representative Image Inpainting Methods
8.2 Loss Functions
同1-1.1-(2) training objects
9. Inpainting-based Application 基于图像修复的领域应⽤
(1) Object Removal
(2) Text Editing
(3) Old Photo Restoration
(4) Image Compression
(5) Text-guided image editing
Reference
1. Deep Learning-based Image and Video Inpainting: A Survey
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