PiiGAN：用于多元图像修复的生成性对抗网络（2020 IEEE Access三区）

问题

        如何使用GAN网络进行多样性图像修复？

创新点

        在生成对抗网络中使用特征提取器，并引入一致性损失，引导生成器学习与输入图像语义匹配的各种形式。

        2020年，蔡和伟等人提出的PiiGAN，开辟了GANs用于多样化图像修复的道路。PiiGAN是一个深度生成模型，该模型融入能够提取风格特征的风格提取器，从而帮助生成对抗网络，提取图像的潜在特征。准确地说,该模型由一个生成器和提取器网络组成，并且以平行结构地形式进行多元图像修复。

方法