Prior Guided GAN Based Semantic Inpainting——粗略简记

简要翻译，粗浅学习记录

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Prior Guided GAN Based Semantic Inpainting

• https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lahiri_Prior_Guided_GAN_Based_Semantic_Inpainting_CVPR_2020_paper.pdf

Abstract

  当代基于深度学习的语义修复可以从两个方向进行。 首先，也是经过更深入探索的方法是，通过对抗性训练进行额外的细化，从而在蒙版像素上训练离线深度回归网络。 这种方法需要进行一次前馈传递，以进行推断修复。另一种很有前途但尚未探索的方法是首先训练一个生成模型，将潜在的先验分布映射到各种自然图像，然后在推理过程中搜索“最佳匹配”以重建信号。

  对后一种类型的主要限制是由于其推理时间迭代优化和难以扩展到更高的分辨率。 在本文中，与大趋势相反，我们将重点放在修复的第二种范式上，并解决其提到的两个问题。 最重要的是，我们学习了数据驱动的参数网络，可以直接预测给定 mask 图像的匹

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