图像完成变形器（ICT）：高保真多态图像补全的革命性新工具

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这是ICCV 2021论文《基于Transformer的高保真多态图像补全》的官方PyTorch实现。

• 王子渝 (http://raywzy.com/)
• 张静波 (https://github.com/Eckert-ZJB)
• 陈东东 (http://www.dongdongchen.bid/)
• 廖晶 (https://liaojing.github.io/html/)
• 城市大学香港
• 微软云AI

📚 项目介绍

Image Completion Transformer (ICT) 是一个创新性的开源项目，它利用Transformer的强大功能进行图像补全任务，创造出高保真的、多态的图像结果。这个库提供了从预处理到训练再到推理的完整流程，可以生成令人惊叹的图像补全效果。

🔧 项目技术分析

本项目采用Transformer架构而非传统的CNN方法，原因是Transformer在理解形状和几何关系方面有更强的能力。如图所示，通过使用自注意力机制，Transformer能捕捉到图像中的全局上下文信息，从而更精确地填充缺失区域。

💡 应用场景

ICT 可广泛应用于图像修复、艺术创作、视频处理等领域。例如：

• 在老照片修复中，它可以准确地恢复丢失的细节；
• 在数字艺术中，艺术家可以利用其创造独特的视觉效果；
• 在视频处理中，可用于填补因运动模糊或遮挡造成的画面空缺。

✨ 项目特点

1. Transformer核心：利用Transformer的序列建模能力，对复杂图像结构进行高效处理。
2. 高保真度：生成的结果具有极高的真实感和细节完整性。
3. 多态性：支持生成多种不同的补全结果，提供多样性和创造力。
4. 易用性：提供的训练和推理脚本简单明了，易于上手。
5. 兼容性：支持多GPU训练，并可适应不同数据集，如ImageNet、FFHQ和Places2。

🏗️ 开始使用

要启动这个项目，确保你的环境满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 1.6 或更高版本
• NVIDIA GPU 和 CUDA cuDNN

安装依赖项并下载预训练模型后，可以通过简单的命令行调用来进行训练和推理。

ICT项目不仅提供了前沿的技术，还为您提供了便利的工具，以帮助您探索和实践图像补全的无限可能。我们期待您的贡献和反馈，共同推动这项技术的发展。

👏 致谢

感谢minGPT和Edge-Connect为项目提供基础，以及OpenAI的图像-GPT集群中心的数据支持。

如有任何问题或讨论，欢迎通过电子邮件[e-mail]与我们联系。

现在就加入我们，开启图像补全的新旅程吧！