code for paper ``CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contextual Reconstruction". This repo (including code and models) are for research purposes only. or install these …

2023年1月31日 · 本文创新点：提出了一个辅助上下文重建任务（训练CR loss），训练网络学习已知区域和缺失区域之间patch的相似性。 网络与《Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution》结构相似，只是删除了Contextual Attention（CA）层，并引入了reconstruction loss（CR）损失。 CA层只能找出最相似的patch，但没有直接的监督信号，无法保证语义一致。 训练系统由一个相似性 编码器 和一个辅助自编码器网络组成。 相似度编码器将 生成器 特征 …

2020年11月25日 · To address this issue, we propose to teach such patch-borrowing behavior to an attention-free generator by joint training of an auxiliary contextual reconstruction task, which encourages the generated output to be plausible even when reconstructed by …

2023年4月18日 · 基于上述的结论，我们提出了一种CR Loss，通过最小化由已知区域的图像补丁组成的辅助结果的对抗性损失来鼓励网络找到最优参考区域。 之前提出的方法都是将patch-borrow（我个人理解为算出注意力之后，根据注意力权重重新组合 特征图）直接嵌入到生成器中。 CR loss不一样，它是直接通过loss的方式将 信息传递 给 attention-free没有注意力的生成器。 Contextual reconstruction Loss. CR Loss计算方式如下图所示： 训练系统由一个相似性编码器 …

Specifically, we propose to attach an auxiliary contextual reconstruction branch to the inpainting network as a new training loss. The auxiliary branch can be regarded as a con-textual reconstruction loss (CR loss) which encourages the generated output to be plausible even when reconstructed by surrounding (contextual) regions/features.

2024年5月31日 · CR-Fill 是一个基于深度学习的开源项目，它专注于通过辅助上下文重建来实现高质量的图像生成修复。 该项目由 Zeng 等人在其论文《CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contextual Reconstruction》中提出，并已在计算机视觉国际会议（ICCV）上发表。 CR-Fill 提供了一种创新的方法，用于填充和恢复图像中的损坏部分。 其核心技术在于利用了上下文信息进行辅助重建，进而生成自然且连贯的图像结果。 从提供的示例可以看出，无论是小范围 …

本文引进WaveFill，基于小波修复，将图像分解为多个频段，并分别明确地填充每个频段中的缺失区域。 WaveFill 使用离散小波变换 (DWT) 分解图像，自然地保留空间信息。 它将L1重建损失应用于分解的低频段，将对抗性损失应用于高频段，从而在完成空间域图像的同时有效地减轻频间冲突。 为了解决不同频段的修复不一致问题并融合具有不同统计数据的特征，设计一种新的归一化方案，可有效对齐和融合多频特征。 大量实验表明WaveFill 在定性和定量上的优越性。 2.Painting …

To address this issue, we propose to teach such patch-borrowing behavior to an attention-free generator by joint training of an auxiliary contextual reconstruction task, which encourages the …

CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contextual Reconstruction. ICCV 2021 - styler00dollar/Colab-crfill

CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contextual Reconstruction. ICCV 2021 - SKettner/CS5820_crfill