定义能够使用edgeconnect的InpaintingModel_gen.pth预训练模型的生成器和加载模型进行图像修复的代码：

首先，你需要安装 pytorch 和 edgeconnect。然后，你可以使用以下代码来定义一个生成器类和加载模型进行图像修复：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from edgeconnect.models.generator import Generator

class InpaintingGenerator:
    def __init__(self, model_path):
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.generator = Generator().to(self.device)
        self.generator.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=self.device))
        self.generator.eval()
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
        ])

    def __call__(self, image):
        image = self.transform(image)
        image = image.unsqueeze(0).to(self.device)
        with torch.no_grad():
            result = self.generator(image)
        result = result.detach().cpu().squeeze(0)
        result = (result + 1) / 2.0
        result = transforms.ToPILImage()(result)
        return result

在上面的代码中，我们定义了一个 `InpaintingGenerator` 类，它接受预训练模型的路径并加载模型。我们还定义了一个 `__call__` 方法，它接受一个图像并返回修复后的图像。

要使用这个类，你可以使用以下代码：

generator = InpaintingGenerator("InpaintingModel_gen.pth")
image = Image.open("input_image.png")
result = generator(image)
result.save("output_image.png")

在上面的代码中，我们首先实例化 `InpaintingGenerator` 类，并传递预训练模型的路径。然后，我们打开输入图像并使用生成器修复图像。最后，我们将修复后的图像保存到磁盘上。