图像修复（Image Inpainting）是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过生成合理的图像内容填补缺失或损坏的部分。然而，现有方法在处理复杂结构（如纹理、形状和空间关系）以及语义一致性（如颜色、对象恢复和逻辑正确性）时，往往存在伪影和不当内容生成的问题。为了解决这一挑战，华中科技大学与VIVO AI实验室的研究团队提出了一种全新的图像修复模型——PixelHacker，它通过引入“潜在类别引导”（Latent Categories Guidance, LCG）范式并结合扩散模型，显著提升了图像修复的质量。
核心创新点
潜在类别引导（LCG）范式 PixelHacker将图像中的前景和背景分别编码为潜在特征，并通过固定大小的嵌入向量表示。 在去噪过程中，采用线性注意力机制将这些潜在特征间歇性地注入到模型中，从而实现结构和语义的多重交互。
大规模数据集支持 构建了一个包含1400万图像-掩码对的大规模数据集，标注了前景和背景类别（分别可能包含116和21个类别）。 数据集的丰富性和多样性使模型能够学习到复杂的语义和结构信息。
扩散模型的应用 基于扩散模型（diffusion-based model），PixelHacker通过逐步去噪的过程生成图像内容，确保生成的修复区域在结构和语义上与周围环境保持一致。
无需显式类别监督 模型训练过程中不需要对掩码区域内的具体对象类别进行显式标注，降低了实现成本，同时增强了泛化能力。
工作原理
PixelHacker的整体流程如下：
数据集构建 构建一个包含1400万图像-掩码对的大规模数据集，标注前景和背景类别。 数据集涵盖多样化场景，包括自然风景、人脸图像等。
潜在特征编码 使用两个固定大小的嵌入向量分别对前景和背景的潜在特征进行编码。 这些潜在特征捕获了图像的语义和结构信息。
去噪过程中的特征注入 在扩散模型的去噪过程中，通过线性注意力机制将潜在特征间歇性地注入到模型中。 这一设计促使模型在生成过程中学习到结构和语义上一致的数据分布。
预训练与微调 在大规模数据集上进行预训练，以学习丰富的语义和结构信息。 然后在开源基准数据集（如Places2、CelebA-HQ和FFHQ）上进行微调，以适应不同的图像修复任务。
主要功能
高质量图像修复 能够生成自然过渡的纹理、形状和颜色，修复后的图像在视觉上更加逼真。 例如，在修复一张自然风景照片时，PixelHacker可以生成与周围环境自然过渡的树干纹理，并修复水面的反射效果。
语义一致性 确保修复内容与周围环境在语义上保持一致，例如在修复被遮挡的对象时，能够准确还原其特征。 例如，修复一张人脸图像时，PixelHacker能够生成符合逻辑的眼睛、鼻子或嘴巴。
结构一致性 保持修复区域与周围像素在空间关系上的自然连贯性，避免生成不合理的结构。 例如，在修复建筑图像时，PixelHacker能够生成符合物理规律的窗户或墙壁。
跨平台适应性 不仅适用于自然场景图像，还能在人脸图像等其他领域表现出色。
主要特点
简单而有效的LCG范式：通过将图像中的“前景”和“背景”分别编码为潜在特征，PixelHacker能够在修复过程中实现结构和语义的交互。 扩散模型的优势：扩散模型通过逐步去噪的过程生成图像内容，能够更好地处理复杂的图像修复任务。 无需显式类别监督：在训练过程中，PixelHacker不需要对掩码区域内的具体对象类别进行显式标注，降低了实现成本。 卓越的实验表现：大量实验表明，PixelHacker在一系列数据集（如Places2、CelebA-HQ和FFHQ）上全面超越了现有的最先进（SOTA）方法，在结构和语义上展现出卓越的一致性。
应用场景
图像编辑与修复：修复老照片中的损坏部分，或者去除图像中的不需要的元素（如广告、电线等），同时保持图像的自然外观。 内容创作：在创意设计中，PixelHacker可以帮助艺术家和设计师快速生成高质量的图像内容，特别是在需要填补或修改图像的特定区域时。 视频修复：尽管论文主要关注静态图像修复，但PixelHacker的技术也可以扩展到视频修复领域，用于修复视频中的帧损坏或去除不必要的对象。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...
