PixelHacker

PixelHacker 是一个图像修复（Image Inpainting）模型，它通过名为“潜在类别指导”（Latent Categories Guidance，LCG）的新方法，在结构和语义一致性方面取得了显著的成果。该模型基于扩散模型，在多个自然场景（Places2）和人脸（CelebA-HQ, FFHQ）数据集上取得了领先的性能 (SOTA)。

PixelHacker 的关键特点：

• 潜在类别指导 (LCG)： 简单但有效的图像修复范式，能够保持更好的结构和语义一致性。
• SOTA 性能： 在 Places2、CelebA-HQ 和 FFHQ 数据集上，PixelHacker 在 FID 和 LPIPS 等指标上超越了现有最佳模型。

PixelHacker 的使用场景：

由于其在图像修复方面的出色性能，PixelHacker 适用于以下场景：

• 自然场景修复： 可以用于修复自然风景照片中缺失或损坏的部分，例如移除不需要的物体、修复图像中的裂缝等。
• 人脸修复： 可以用于修复人脸照片中缺失或损坏的部分，例如修复被遮挡的面部区域、去除瑕疵等。
• 图像编辑： 可以作为图像编辑工具的一部分，用于更高级的图像修复和生成任务。
• 艺术创作： 可以用于生成具有创意性的图像，例如通过在图像中添加缺失的元素来创造新的视觉效果。

简单来说，PixelHacker 是一个强大的图像修复工具，适用于各种需要修复图像缺失或损坏部分的场景，特别是在需要高度结构和语义一致性的任务中表现出色。