Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记
摘要：近年来，图像修复取得了重大进展。然而，恢复具有生动纹理和合理结构的损坏图像仍然具有挑战性。由于卷积神经网络（CNN）的感受野有限，一些特定方法只能处理常规纹理，同时失去整体结构。另一方面，基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性，但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题，我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。所提出的模型在固定的低分辨率草图空间中，