DiffGANPaint：利用去噪扩散GAN的快速修复
计算机视觉与模式识别
2023-11-21 v1
摘要
自由形式图像修复是重建由任意二值掩码指定的图像部分的任务。在该任务中，通常期望将模型能力泛化至未见过的掩码类型，而非学习特定掩码分布。借助扩散模型的进展，本文提出一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）的模型，能够快速填充缺失像素，因其使用生成对抗网络（GAN）的生成器对反向扩散过程建模，从而降低扩散模型的采样成本。在通用图像修复数据集上的实验验证了我们的方法优于或与多数同期工作相当。
引用
@article{arxiv.2311.11469,
title = {DiffGANPaint: Fast Inpainting Using Denoising Diffusion GANs},
author = {Moein Heidari and Alireza Morsali and Tohid Abedini and Samin Heydarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11469},
year = {2023}
}