结合深度学习的图像修复怎么实现？
想象一下，你珍藏的一张老照片，不小心沾染了污渍，或是边缘破损，留下了一道道触目惊心的“伤疤”。传统的手工修复固然精湛，但费时费力，且往往需要深厚的艺术功底。而如今，借助深度学习的强大力量，我们可以让计算机也具备“火眼金睛”，为这些“伤痕累累”的图像进行智能修复，重塑其往日的风采。
那么，深度学习是如何实现图像修复这门“数字整容术”的呢？这背后其实是一系列精妙的技术和算法在发挥作用。
窥探图像的“内在逻辑”：深度学习模型的基石
要理解深度学习在图像修复中的应用，首先要明白它为何能做到这一点。这得益于深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs），能够“学习”到图像的内在结构和模式。
简单来说，CNNs就像一个个精心设计的“视觉侦探”。它们通过层层叠加的“卷积层”，能够从图像中提取出不同抽象程度的特征。最底层的卷积层可能识别出边缘、角点等基本元素，而越往上，就越能捕捉到纹理、形状，乃至更高级别的语义信息（例如，这是“一张脸”、“一棵树”）。
图像修复的核心，就是让模型理解“缺失的部分应该是什么样子”。它不是凭空猜测，而是通过分析图像中已知部分的上下文信息，来推断出未知部分的合理内容。这就像我们看到一个人脸的一半，就能大概猜出另一半的样子，因为我们熟悉人脸的对称性和常见特征。
修复的“兵器库”：几种主流的深度学习修复方法
深度学习在图像修复领域已经发展出多种行之有效的方法，它们各有侧重，但都围绕着“学习”和“生成”这两个核心概念。
1. 基于卷积神经网络（CNN）的直接修复
这是最直接也是最早被广泛应用的方法之一。其核心思想是训练一个CNN模型，输入带有破损区域的图像，直接输出修复后的完整图像。
训练过程： 我们需要准备大量的“干净”图像，然后人为地在这些图像上制造各种类型的破损（例如，随机遮挡、划痕、污渍等），生成“损坏修复”配对的数据集。模型通过学习这些配对，掌握如何在给定损坏图像的情况下，生成与原始干净图像尽可能相似的修复结果。
工作原理： 模型在修复过程中，会利用周围的像素信息来填充缺失的区域。例如，如果破损区域在一片天空，模型会学习生成相似的蓝色和云朵纹理；如果在人脸，它会学习修复肤色、轮廓和细节。
优势： 实现相对简单，速度较快。
挑战： 对于大面积、复杂纹理的破损，直接CNN方法可能出现模糊、纹理不自然或生成重复图案的问题。
2. 生成对抗网络（GANs）：“以假乱真”的秘密武器
GANs是近年来在图像生成和修复领域引起巨大轰动的技术。它由两个相互对抗的网络组成：生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator）。
生成器： 它的任务是接收损坏图像，并尝试生成一个“逼真”的修复结果，试图“骗过”判别器。
判别器： 它的任务是区分输入的是真实的图像（来自训练数据）还是生成器生成的假图像。
对抗训练： 生成器不断地学习如何生成更逼真的图像，以欺骗判别器；而判别器则不断提升自己的“鉴别能力”，以区分真假。通过这种“你追我赶”的对抗，生成器最终学会生成高度逼真、纹理细腻的修复结果。
在修复中的应用：
上下文编码器（Context Encoders）： 这是一种早期的GANs应用。它训练一个生成器来填充图像中的一个已知区域（例如，一个空缺的方块），并用一个判别器来判断填充的内容是否与周围环境一致。
局部全局GANs（LocalGlobal GANs）： 这种方法结合了局部细节和全局结构的生成。它可能先生成一个粗糙的修复轮廓，然后逐步细化，并用判别器来评估整体的自然度。
偏置GANs（Partial Convolutions / Gated Convolutions）： 为了更有效地处理破损区域，研究人员提出了偏置卷积。这种卷积只计算有效（未被遮挡）的像素，并且将信息传播到未被遮挡的区域，避免了无效像素的干扰，使得修复过程更加聚焦。
优势： 能够生成更自然、逼真的纹理和细节，尤其擅长处理复杂场景和大面积破损。
挑战： 训练过程不稳定，对超参数敏感，容易出现模式坍塌（Mode Collapse）等问题。
3. 基于Transformer的模型：捕捉“远距离”的关联
近年来，Transformer模型在自然语言处理领域大放异彩，其在图像领域的应用也逐渐兴起，并被用于图像修复。Transformer模型的核心是自注意力机制（SelfAttention Mechanism）。
自注意力机制： 它允许模型在处理图像中的一个区域时，能够“关注”到图像中的所有其他区域，并计算它们之间的关联度。这意味着模型能够捕捉到图像中“远距离”的依赖关系，例如，修复人脸时，模型可以同时考虑眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状，而不仅仅是局部的像素。
在修复中的应用：
Vision Transformer (ViT) 变种： 将图像切分成小的“块”（patches），并将这些块视为序列，然后输入到Transformer模型中进行处理。
图像修复专用Transformer： 一些研究者设计了专门针对图像修复任务的Transformer架构，例如，它们会显式地编码破损区域的信息，并利用自注意力来融合上下文信息。
优势： 能够捕捉更广泛的上下文信息，对于理解图像的全局结构和长距离依赖关系有优势，有助于生成更一致、更符合整体风格的修复结果。
挑战： 计算量相对较大，需要更多的计算资源和数据进行训练。
修复的“细节把控”：损失函数与评估标准
除了模型架构，损失函数（Loss Function） 在深度学习图像修复中扮演着至关重要的角色。它定义了模型在生成修复结果时，需要优化的目标。
像素级损失（Pixelwise Loss）： 例如L1或L2损失，直接比较生成图像与真实图像对应像素之间的差异。这能保证修复结果在像素层面的精确性，但可能导致结果过于平滑，缺乏纹理。
感知损失（Perceptual Loss）： 利用预训练的CNN模型（如VGG）提取图像的特征，然后比较生成图像和真实图像在特征空间上的差异。这种损失能够更好地捕捉图像的视觉感受，生成更具“感知真实性”的修复结果。
对抗损失（Adversarial Loss）： GANs中的判别器提供的损失，促使生成器生成更逼真的图像。
其他损失： 还可能包含风格损失（Gram Loss）、TV（Total Variation）损失等，用于控制图像的平滑度、纹理风格等。
评估标准 也是衡量修复效果的关键。常用的指标包括：
PSNR (Peak SignaltoNoise Ratio) 和 SSIM (Structural Similarity Index Measure)：这些是传统的图像质量评估指标，衡量生成图像与真实图像之间的像素级相似度。
FID (Fréchet Inception Distance)：衡量生成图像与真实图像在特征空间上的分布相似度，能够更好地评估生成图像的整体质量和多样性。
用户主观评估： 最终，人眼才是最挑剔的“评委”。许多研究也会通过人工评估来判断修复效果的自然度和美观度。
实际落地：从理论到实践的挑战
虽然深度学习为图像修复带来了革命性的突破，但在实际应用中，仍然存在一些挑战：
大规模、高质量数据的获取： 训练深度学习模型需要大量的带有清晰破损信息的图像数据，这在某些领域可能难以获得。
泛化能力： 模型在训练集中表现良好，但在面对未见过的新类型破损或图像内容时，修复效果可能会打折扣。
可控性： 用户可能希望对修复过程有更多的控制，例如，指定修复的风格或纹理。当前的深度学习模型在这方面还有待提升。
实时性： 对于需要实时处理的场景（如视频修复），模型的速度和效率至关重要。
展望：未来的修复之路
深度学习在图像修复领域的探索仍在继续。未来，我们可以期待：
更强大的模型架构： 结合更多先进的深度学习技术，例如扩散模型（Diffusion Models）等，进一步提升修复的质量和逼真度。
更精细的控制： 允许用户对修复过程进行更细粒度的控制，实现个性化的修复方案。
跨模态修复： 结合其他模态的信息（如文本描述），实现更智能、更具语义的修复。
伦理与责任： 随着技术的发展，也需要关注图像修复可能带来的伦理问题，例如，伪造或篡改信息等。
总而言之，深度学习以其强大的学习能力，正在为图像修复领域注入新的活力。它不再是简单的像素填充，而是对图像“内在逻辑”的深刻理解和“创造性”的重塑，让那些曾经褪色、破损的记忆，重焕光彩。
网友意见
2019.09.02更新，目前共整理了15篇论文，仅供学习参考
附: inpainting这个坑在CV大家族里是个相当小众的方向了，然而做了三年才发现这是个大坑...DL+inpainting更是个巨坑...提前说下，入坑需谨慎啊...同时欢迎各位大佬补充说明！
1. CVPR 2016的Context-Encoders（CNN+GAN， 鼻祖级的 NN修复方法，后面大多数补绘方法的爸爸，在DL+inpainting领域里，堪比大佬董超的SRCNN在DL+单张超分辨重建的地位） 链接： Feature Learning by Inpainting; Github代码:
2. CVPR 2017的High Resolution Inpainting(Context-Encoders+CNNMRF框架)，结合了风格迁移的思路，链接： High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis; Github代码:
3. ICCV 2017的on demanding learning(本质上还是Context-Encoders的衍生版) 链接： On-Demand Learning for Deep Image Restoration， Github代码:
4. SIGGRAPH 2017 (ACM ToG)的Globally and Locally Consistent Image Completion (CE中加入Global+Local两个判别器的改进)， Github代码:
5. ECCV 2018的Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions （引入了局部卷积，能够修复任意非中心、不规则区域），论文+代码(官方)：
6. CVPR 2018的Generative Image Inpainting with Contextual Attention，一作大佬jiahui Yu 后续还有个工作: Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution, Github代码：
7. ECCV 2018的Shift-Net: Image Inpainting via Deep Feature Rearrangement （哈工大 左旺孟教授组的工作）效果也不错，Github代码:
8. ECCV 2018的Contextual-based Image Inpainting，inpainting大佬Chao Yang(NPS的一作)等人的又一力作:
9. ACM MM 2018的Semantic Image Inpainting with Progressive Generative Networks，简称PGN，采用了由外至内的步进式修补策略，Github代码：
10. NIPS 2018的Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks，用了不少trick，Github代码：
11. ICCV 2019的EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning, 采用边缘推断信息的思路进行重建。Github代码：
12. CVPR 2019的Foreground-aware Image Inpainting, 思路类似于上面的工作，也是先推断生成轮廓边缘，辅助缺失区域进行修复，不知道上面的哥们看了这篇会是什么感受...速度也很重要啊...
13. CVPR 2019的Pluralistic Image Completion，论文与Github代码：
14. IJCAI 2019的MUSICAL: Multi-Scale Image Contextual Attention Learning for Inpainting，武汉大学杜博老师组的工作（注：第一作者为我校计院的一名本科生...广大CV狗瑟瑟发抖!）。引入一个多尺度的上下文注意力模块，避免信息滥用/误用导致的纹理模糊等问题,损失函数部分联合了风格损失、感知损失、对抗损失，来保证补绘内容的一致性和清晰水平。
15. ICCV 2019的Coherent Semantic Attention for Image Inpainting，论文作者为Kuma , 文中提出了一个全新的Attention模块，该模块不仅有效的利用了上下文信息同时能够捕捉到生成补丁之间的相关性。同时提出了一个新的损失函数配合模块的工作，最后利用一个新的特征感知辨别器对细节效果进行加强，代码过段时间会公开。
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