Deep Encoder-Decoder Neural Network for Fingerprint Image Denoising and Inpainting
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.CV
视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.CV
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.CV
Comments Accepted in MICCAI 2019
专题命中 图像修复 :image generation(title);分类 cs.CV
Comments Accepted paper at IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2019, Venice, Italy
专题命中 图像修复 :image generation(title);分类 cs.CV
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.CV
Comments Winning solution to the Chalearn LAP In-painting Competition Track 3 / Accepted in the 2018 Chalearn Looking at People Satellite Workshop ECCV
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.MM
专题命中 图像修复 :inpainting(title);分类 cs.CV
MESA:一种无需训练的多示例深度框架,用于恢复古代铭文纹理
机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) ; University of Ioannina(伊奥安纳大学) ; Inria Paris-Rocquencourt(巴黎-罗克琴堡研究所) ; Rajiv Gandhi University(拉朱·甘地大学) ; Tsinghua University(清华大学) ; Palmer Research Laboratories(帕勒尔研究实验室)
专题命中 图像修复 :inpainting(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 MESA通过多示例和风格感知方法,利用保存良好的铭文示例指导损坏文本的重建,通过编码VGG19卷积特征为Gram矩阵捕捉纹理和笔画结构,并结合OCR估计的字符宽度优化滤波器尺度,实现高效修复。
专题命中 图像修复 :image generation(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
专题命中 图像修复 :diffusion(abstract);inpainting(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments This paper was accepted by Neural Networks
专题命中 图像修复 :text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project page: https://powers-of-10.github.io/
专题命中 图像修复 :inpainting(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Published in Pattern Recognition
Journal ref Volume 151, 2024, Page 110378
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
机构 * Qualcomm Technologies Inc.(高通技术公司)
专题命中 图像修复 :diffusion(title)
Comments 5 pages, 3 figures, Accepted to INTERSPEECH 2025
专题命中 图像修复 :image generation(title)
Comments 18 pages, 6 figures, Machine Vision and Applications
专题命中 图像修复 :diffusion(title)
Comments 10 pages
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments 7+4 pages, 3+1 figures, accepted at the ICML 2024 Workshop AI4Science
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments 20 pages, 9 figures
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments in submission to ICIP 2022
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments 13 pages, 4 figures
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments 17 pages, 6 figures, 1 table
Journal ref JCAP03(2021)055
专题命中 图像修复 :image generation(title)
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Comments Code: https://github.com/francesclluis/sound-field-neural-network
Journal ref The Journal of the Acoustical Society of America 148, 649 (2020)
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Journal ref Journal of Mathematical Sciences, August 2017, Volume 224, Issue 5, pp 709-734
专题命中 图像修复 :inpainting(title)
Journal ref Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications Volume 154, May 2017, Pages 122-147
校正镜头:一种基于物理的视频眼镜去除方法
专题命中 图像修复 :diffusion(abstract);inpainting(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出基于物理的迁移框架,将 Nano Banana 等模型知识迁移至 JFSnet,在 FFHQ 等数据集上实现高保真视频眼镜去除,性能优于扩散与 GAN 基线。
MagnifiQ:面向高分辨率图像修复的感知补丁文本引导渐进式上采样方法
机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究中心)
专题命中 图像修复 :text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 MagnifiQ是一种跨分辨率渐进式上采样的图像修复框架,替换扩散模型自注意力层为线性计算卷积,采用补丁文本提示,在4K图像修复中性能优于现有方法,实现速度与质量的实用权衡。
Comments Camera-ready version (ECCV workshop - LoViF'26)