神经网络实现超逼真图像修复：AI技术进一步提升图像补全

图像修复是计算机视觉领域中的重要任务之一，它可以通过填补缺失的像素或修复损坏的区域来恢复图像的完整性。近年来，随着深度学习的发展，神经网络在图像修复任务上取得了显著的成果。最近的研究表明，神经网络已经能够通过学习和“脑补”的方式生成超逼真的图像补全结果。

神经网络通过学习大量的图像数据和对应的修复结果，能够学习到图像中的特征和结构信息。这使得神经网络能够预测缺失或损坏区域的像素值，并生成与原图像一致的修复结果。神经网络的训练过程可以通过使用深度学习框架来实现，下面是一个示例的Python代码来展示如何使用PyTorch库来构建一个图像修复的神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class ImageInpaintingModel