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原创 基于域适应的反取证图像修复方法(ACM MM 2024 Oral)

现有的图像修复方法在生成图像的视觉质量方面取得了显著的成就,同时也能够生成具备更为复杂的结构纹理的修复图像。然而,这些模型在生成更为真实的图像内容的同时,往往也会留下明显的篡改痕迹,对安全构成重大威胁。为了应对这一问题,我们着手强化图像修复方法的反取证能力,首次提出了一个端到端反取证图像修复训练框架SafePaint。

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