Transformer与CNN结合的高保真多元图像补全技术

"多元图像的高保真补全方法" 这篇研究论文主要关注的是利用深度学习技术，特别是结合卷积神经网络（CNN）和Transformer架构，来实现多元图像的高保真补全。图像完成，或者叫做图像修复，是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是填补图像中的缺失部分，使之看起来既真实又具有语义合理性。这个任务广泛应用于对象移除、照片恢复、图像编辑和重定位等场景。 传统的图像修复方法，如PatchMatch，依赖于在图像内部寻找相似的块并复制到缺失区域，这种方法对于输入图像中必须包含类似结构或元素的情况效果有限。随着深度学习的发展，尤其是CNN的引入，图像修复技术取得了显著的进步。CNN能够学习大量的纹理模式，并用这些模式来填充丢失的区域，同时因为其稀疏连接性，计算效率较高。 然而，CNN存在两个主要限制。首先，其局部归纳先验导致它在理解图像全局结构时面临困难；其次，CNN的空间不变性意味着相同的滤波器在不同位置应用，无法捕捉空间变化的细节。为了克服这些局限，论文提出了一种新的方法，结合Transformer的全局关系建模能力和CNN的纹理补充能力。 Transformer以其对长期依赖性的出色建模，可以恢复多元图像的连贯结构，并初步填充纹理。接着，CNN用于精细化这部分粗略的先验，特别是在高分辨率掩模图像引导下增强局部纹理。这种方法不仅提升了图像的保真度，而且在处理大规模掩模和通用数据集，如ImageNet时，表现出了强大的泛化能力。 实验结果显示，该方法在图像保真度上超越了现有的确定性和多样化的图像完成方法，尤其在处理大面积缺失和跨类别场景时，其性能优势更加明显。论文的代码和预训练模型已在GitHub上公开发布，供研究者和开发者使用。 总结来说，这项工作创新性地融合了Transformer和CNN的优势，为图像修复提供了更高质量的解决方案，特别是在处理复杂和多变的图像缺失问题上。这不仅推动了技术的发展，也为实际应用，如图像编辑和恢复，提供了更强大的工具。