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多级注意力驱动的图像修复:语义特征提升与挑战
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更新于2024-06-27
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本文档探讨了一种创新的图像修复方法,名为“多级注意力传播驱动的生成式图像修复”。图像修复是计算机视觉中的关键技术,旨在恢复图像中缺失或损坏的部分,使其在结构、语义和细节上与周围环境保持一致,这对于图像编辑和增强应用至关重要。 当前的图像修复方法主要分为两类:一类是基于低级非语义特征的方法,如扩散模型和图像块匹配。这些方法依赖于图像局部的纹理和颜色信息,对于简单的破损(如“抓痕”)处理效果较好,但难以理解和处理复杂的模式,如人脸等高级语义特征。 另一类方法是利用高级语义特征,其中生成式对抗网络(GANs)成为主流。这种方法通过训练生成器和判别器,以破损图像和损伤区域掩码为条件,生成器学习重建缺失部分,而判别器则评估生成图像的真实感。GL(全局和局部一致性图像完成)等方法引入了级联扩张卷积,试图融合远处特征,但传统扩张卷积存在空洞区域和固定采样模式的问题,可能导致远处关键区域的信息丢失。 为克服这些局限,文档提出的新方法采用了多级注意力机制。这种方法能够更精细地处理上下文信息,通过计算图像上下文之间的语义相似度,赋予每个像素以不同级别的注意力权重。这使得修复过程能够更加关注上下文的关键元素,提高修复的精度和自然性,尤其在处理复杂场景和模式化图像时表现优越。 多级注意力传播驱动的生成式图像修复方法通过深度学习和智能注意力机制,显著提升了图像修复的性能,尤其是在处理结构复杂、语义丰富的图像损坏情况时,展示了巨大的潜力。这种方法不仅关注局部细节,还注重全局的语义一致性,为图像修复领域带来了新的突破。
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力特征匹配替换的结果总比后一级有更准确的结构表达; 后一级紧凑的压缩特征总比前一
级有更多的细节特征. 因此, 多级注意力的传播方案可以促使网络在多个尺度下既保持图像
结构准确, 又不断地丰富细节. 相比当前基于单级注意力的图像修复方案
[1-2, 12]
, 我们的多级
方案可以得到更加丰富的深度特征.
图 3 多级注意力特征传播自动编码器
Fig. 3 Multi-scale attention propagation driven autoencoder
下载: 全尺寸图片 幻灯片
同时, 与当前主流方法中由“粗”到“细”的多阶段方案不同, 我们期望在一个阶段内实
现细粒度图像重建. 为此, 我们还提出了一种复合粒度判别器网络对图像修复过程进行全局
语义约束与非特定局部密集约束. 其中, 全局语义约束由全局判别器实现, 该判别器的输出
为一个评价图像整体真实度得分的值; 非特定局部密集约束由局部密集判别器实现, “非特
定局部”与“密集”体现在我们的局部密集判别器所执行的是对图像内多个相互重叠的局部区
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