TransInpaint: Transformer-based Image Inpainting with Context Adaptation

修补 人工智能 计算机科学 计算机视觉 变压器 编码器 图像(数学) 图像纹理 模式识别(心理学) 填写 图像处理 工程类 操作系统 电气工程 电压
作者
Pourya Shamsolmoali,Masoumeh Zareapoor,Éric Granger
标识
DOI:10.1109/iccvw60793.2023.00092
摘要

Image inpainting aims to generate realistic content for missing regions of an image. Existing methods often struggle to produce visually coherent content for missing regions of an image, which results in blurry or distorted structures around the damaged areas. These methods rely on surrounding texture information and have difficulty in generating content that harmonizes well with the broader context of the image. To address this limitation, we propose a novel model that generates plausible content for missing regions while ensuring that the generated content is consistent with the overall context of the original image. In particular, we introduce a novel context-adaptive transformer for image inpainting (TransInpaint) that relies on the visible content and the position of the missing regions. Additionally, we design a texture enhancement network that combines skip features from the encoder with the coarse features produced by the generator, yielding a more comprehensive and robust representation of image content. Based on extensive evaluations on challenging datasets, our proposed TransInpaint outperforms the cutting-edge generative models for image inpainting in terms of quality, textures, and structures.
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