inpainting_gmcnn
用GAN多列卷积网络，让图像缺失区域自然重生
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 434
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- NVIDIA GPU
- PyTorch
- 数据集
安装与启动步骤
-
1拉仓库
论文官方实现，图像修复模型。
git clone https://github.com/shepnerd/inpainting_gmcnn.git -
2先跑测试脚本
用预训练权重验证链路，比自己训快。
sh ./script/test.sh -
3准备掩码数据
训练需要成对的掩码，格式按仓库说明。
-
4再训练
参数里指定数据集与卡号。
python train.py --dataset <数据集名> --data_file <训练清单> --gpu_ids 0
如何确认成功
给一张带遮挡的图，修复区域与周围纹理连续，没有明显的色块边界
注意事项
- 它是图像修复的经典实现，思路是可借鉴的基线。
- 预训练权重与当前框架版本可能不兼容，先试测试脚本。
- 掩码生成方式对结果影响很大，训练与推理要一致。
- 大遮挡区域仍会糊，别期待它凭空补出细节。
核心亮点
- 多列架构同时捕捉全局结构和局部纹理，修复效果更协调
- 提供PyTorch和TensorFlow双版本，方便不同框架用户使用
- 基于NeurIPS论文，算法经过学术验证，具有理论保障
不足之处
- 项目较早，依赖旧版库，环境配置可能较繁琐
- 文档偏学术，缺少快速上手的示例和API说明
适用场景
- 老照片划痕或破损区域的修复
- 图像中物体或人物的智能移除与背景填充
- 学术研究中图像修复算法的对比基准
替代项目
PartialConv、EdgeConnect、DeepFillv2
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