从全局到局部：图像修复的全新视野

我们站在图像修复领域的新十字路口。最近的研究突破，将图像补全技术推向了一个令人振奋的高度，平衡了全局和局部一致性，为我们呈现了一个更真实、更令人惊叹的图像世界。

局部一致性：逼真的纹理

图像修复模型从局部入手，旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。通过对纹理、颜色和梯度等细节的细致分析，这些模型能够巧妙地填充缺失区域，创造出与原始图像无缝衔接的真实结果。

全局一致性：协调的语境

然而，仅仅关注局部是不够的。为了产生令人信服的修复结果，还必须考虑全局语境。全局一致性模型对整个图像进行评估，确保补全内容与周围环境和谐一致。它考虑了对象形状、透视和照明，确保补全内容与图像的整体美学相匹配。

全局与局部的交融

将全局和局部一致性相结合，图像修复模型能够创造出令人惊叹的结果。它们弥合了传统方法的局限性，提供了全面而细致的解决方案，忠实地保留了原始图像的精髓，同时修复了损坏的部分。

关键词：

技术指南

步骤：

1. 分析缺失区域，确定局部上下文。
2. 根据局部上下文生成纹理、颜色和梯度。
3. 将生成的内容与原始图像对齐，以确保局部一致性。
4. 评估全局语境，识别对象形状、透视和照明。
5. 调整补全内容，使其与全局语境相匹配，以实现全局一致性。
6. 融合局部和全局一致性，生成最终修复结果。

示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载图像和缺失区域掩码
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.jpg')
mask = tf.keras.preprocessing.image.load_img('mask.png', grayscale=True)

# 局部一致性模型
local_model = tf.keras.models.load_model('local_model.h5')

# 全局一致性模型
global_model = tf.keras.models.load_model('global_model.h5')

# 预测局部补全内容
local_output = local_model.predict(image, mask)

# 预测全局一致性调整
global_output = global_model.predict(image, local_output)

# 融合局部和全局结果
final_output = local_output * mask + image * (1 - mask)

# 保存修复后的图像
tf.keras.preprocessing.image.save_img('repaired_image.jpg', final_output)