diffusion model tf generativefill

產生填充 Tensorflow 和 Keras

這項工作使用擴散模型來實現生成填充技術，例如影像去遮罩、修復、擴展和各種生成填充技術。

影像修復（原始影像、遮罩影像、重建影像）

產生 DDPM（使用 Landscape 資料集訓練和產生）。

產生 LDM（在 COCO 上訓練並使用 Landscape 資料集產生）。

用 COCO 採樣

更多生成的圖像可以在結果中找到

查看我的 DDPM 實作。

GenFill 的 LDM 和 DDPM

此儲存庫包括使用 DDPM 的生成填充。要使用 LDM 執行相同的操作，請在此處查看我的 LDM 儲存庫。此儲存庫中的 ldm-genfill 資料夾僅包含使用 ldm 模型執行產生填充的模型設定檔。因此，請使用我的 LDM 儲存庫中的實作以及此儲存庫中的設定檔。 LDM 儲存庫中提供了所有 LDM 調節的示範和其他說明。

目前，與 LDM 相比，DDPM 中未屏蔽的區域看起來更具上下文相關性，因為 DDPM 直接作用於影像。使用文字和類別調節來支援 GenFill 會稍微提高上下文填充的能力，並且進一步的訓練也可能會有所改善。稍後可能會有改進計劃。

目標（可能會添加更多。）

• 重建影像的缺失區域，也稱為影像修復。
  

最近更新

• 在課堂和文本指導下實施生成填充技術。
  
• 產生填充潛在空間以實現高解析度。
  

致謝

• LHQ 資料集
• DDPM官方

訓練和生成演示

• 使用 DDPM 的生成填充。
• LDM GenFill 採樣資料集。
• 查看我的 LDM 存儲庫以獲取 LDM 生成填充演示。