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圖像修復(fù)和圖像編輯是圖像處理的重要基本任務(wù)，同時也一直是研究熱點。

在這次分享中，我們邀請到了來自虎牙直播AI基礎(chǔ)技術(shù)部的劉虹雨算法工程師，為我們介紹他團隊在如何結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有效的圖像修復(fù)和編輯這兩個問題上的探索工作，兩份工作都已經(jīng)被CVPR2021收錄。

多樣性修復(fù)是指針對圖像孔洞區(qū)域生成出多樣的修復(fù)結(jié)果而非以往的單一結(jié)果，在PD-GAN中他們根據(jù)圖像孔洞邊緣生成內(nèi)容確定性越大而中心確定性越小提出一種spatially probabilistic diversity normalization來解決多樣性圖像修復(fù)的問題，同時他們還提出了一種perceptual diversity loss 來提升多樣性的效果。對于圖像編輯，他們通過低層級控制信息如線條或者顏色來直接影響最后生成結(jié)果，DeFLOCNet中他們提出了一種有效的injection方式，幫助低層級控制信息（顏色和線條）有效的控制生成結(jié)果。

PD-GAN: Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

本文提出一種非常自然的prior，即越靠近孔洞的中心其多樣性越高，diverse越強，越靠近孔洞邊緣其多樣性越低越應(yīng)該與上下文consistent起來，保證無縫鏈接，這樣整個生成的圖像就可以多樣并且不突兀。通過采用vanilla GAN的框架，利用latent code對來影響孔洞內(nèi)容，利用前面提到的prior本文很好地保證了GAN的特性就是多樣性，同時也保證了生成內(nèi)容能夠與上下文融為一體。

DeFLOCNet: Deep Image Editing via Flexible Low level Controls

本文設(shè)計了Structure generation block, 把線條以及色彩看作孔洞區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息，并通過Spade Norm注入到feature中。同時，設(shè)計了Texture generation branch 輔助紋理的生成。最終提出了DeFLOCNet，并在圖像編輯任務(wù)上取得了不錯的效果。

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極市直播｜CVPR 2021-劉虹雨：結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有效的圖像修復(fù)和編輯

?論文

1.PD-GAN: Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

鏈接地址：https://arxiv.org/abs/2105.02201

2.DeFLOCNet: Deep Image Editing via Flexible Low level Controls

鏈接地址：https://arxiv.org/abs/2103.12723

?分享大綱

1、個人介紹

2、圖像編輯和修復(fù)的相關(guān)知識介紹

3、PDGAN的介紹