GatedConvolution：自由形式图像修复的开源实现

GatedConvolution：自由形式图像修复的开源实现

GatedConvolution An reimplement version of inpainting model in Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GatedConvolution

一、项目基础介绍

本项目是基于深度学习的自由形式图像修复技术的一个开源实现，项目采用Python语言，主要使用PyTorch框架进行开发。项目名为GatedConvolution，可以在GitHub上访问和下载，链接为：GatedConvolution。该项目是对DeepFillv2模型的一种重新实现，开发者将模型迁移到了PyTorch框架上，以便更方便地进行后续的开发和优化。

二、项目的核心功能

GatedConvolution项目的主要功能是实现自由形式图像修复。具体来说，它能够根据输入的图像和掩码自动生成修复后的图像。以下是项目的几个核心功能：

1. 图像修复：通过使用带有门控卷积的模型，项目能够对图像中的缺失部分进行高质量的修复。
2. 预训练模型：项目提供了在Places2数据集上预训练的模型，用户可以直接使用该模型进行图像修复。
3. 自定义训练：用户可以根据自己的需求准备训练数据，并对模型进行进一步的训练和优化。
4. 结果可视化：项目支持测试和展示修复结果，方便用户直观地查看模型的修复效果。

三、项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些最近加入的功能：

1. 增加mask生成工具：新增了mask_from_fnames.py文件，用于从数据集中添加掩码，方便用户在训练和测试时使用。
2. 代码重构：项目开发者计划对项目进行重构，以提高代码的可读性和可维护性。
3. 性能优化：在模型训练和修复过程中，开发者持续对性能进行优化，以提高效率和修复质量。

项目的维护者还表示，目前仍在测试中，预计未来还会推出更多新功能和完善现有的功能。敬请关注项目的后续发展。

GatedConvolution An reimplement version of inpainting model in Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GatedConvolution