inpainting_gmcnn 是图像领域的开源项目，由 shepnerd 开发，2018 年首次发布。
它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 435。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-03-23。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：老照片划痕或破损区域的修复。同类可对比的替代方案包括 PartialConv、EdgeConnect、DeepFillv2。
项目数据
分类图像生成
开发团队shepnerd
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,gan,image-generation,image-inpainting,neurips-2018,pytorch,tensorflow
GitHub 星标★ 435
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-10-20 00:00:00
最近更新2026-03-23 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
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
项目介绍
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