Transformer 图像修复

Transformer图像修复是指利用Transformer模型进行图像修复的一种方法。在NeurIPS2022会议上，有一篇名为《Cross Aggregation Transformer for Image Restoration》的论文介绍了一种基于Transformer的图像修复方法。该方法利用Transformer的自注意力机制和跨通道聚合机制来提取图像中的上下文信息，并通过重建网络来恢复损坏的图像。这篇论文在知乎上也有相关的解读和讨论。此外，还有其他的Transformer模型用于图像修复，例如引用中提到的Axis-based Transformer Block和Dual Gated Feed-forward Network（GDFN）。这些Transformer模型通过学习图像中的局部和全局特征，能够有效地修复图像中的噪声、模糊等问题，提高图像的质量和清晰度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>