使用生成对抗网络的图像外推与协调
计算机视觉与模式识别
2020-02-18 v2
摘要
尽管预测图像四条边缘之外内容的固有模糊任务此前鲜有探索，我们证明了 GAN 在生产合理外推结果方面具有强大潜力。提出了两种旨在引发该研究方向的外推方法：第一种方法使用了受常见修复（inpainting）架构与范式启发的上下文编码器，而第二种方法利用单图像生成模型增加了额外的后处理步骤。以此方式，幻觉细节与原图风格相融合，试图进一步提升结果质量并可能支持任意输出分辨率。
引用
@article{arxiv.1912.10960,
title = {Image Outpainting and Harmonization using Generative Adversarial Networks},
author = {Basile Van Hoorick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10960},
year = {2020}
}