2018-2020年CVPR等顶会 image inpainting方向论文汇总

中国传统山水画数据集 文章标题：“利用生成的对抗网络进行端到端的中国山水画创作” ArXiv： ： 抽象的：当前基于GAN的艺术生成方法由于依赖条件输入而产生非原创的艺术作品。在这里，我们提出GAN（SAPGAN），这是第一个无需条件输入就能从头到尾生成中国山水画的模型。 SAPGAN由两个GAN组成：SketchGAN（用于生成边缘贴图）和PaintGAN（用于随后的边缘到绘画转换）。我们的模型是在从未用于生成研究的中国传统山水画的新数据集上进行训练的。一项242人的视觉图灵测试研究表明，SAPGAN绘画被误认为是人类艺术品，其频率为55％，明显优于基线GAN。我们的工作为真正的机器原创艺术创作奠定了基础。 素描和绘画GAN与基准模型相比： 在这里，我们提供了用于训练“素描和绘画” GAN模型的数据集。数据集包含2,192幅高质量的中国传统山水画。来自以下来源的所有绘画尺寸均为512x5

VR油画 一个适用于SteamVR / Unity的简单油画迷你游戏。 专为欧几里得的开幕式而设计。 这很粗糙，但是很有趣。 我希望有人将其扩展到一个真正的应用程序中。 使用SteamVR 1.0.5

在Unity中给模型实时上色，上图等操作 非常方便使用非常方便使用 实时涂鸦绘画插件 实时涂鸦绘画插件 实时涂鸦绘画插件

matlab for循环代码 图像去遮挡 本项目用FMM算法和criminisi算法实现图像修复 可执行程序 可程序程序带有UI用户界面，在Windows系统下打开“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来使用。 在下拉框中选择要处理的图片，点击“获取mask”自动获得栏杆的位置，再点击“修复图像”得到修复结果。 code mygui.m: UI用户界面的代码 main1.m: 获取图片一的mask并修复，主逻辑代码。 main2.m: 获取图片二的mask并修复，主逻辑代码。 get_mask get_mask_1.m: 检测图片一中栏杆的位置。 get_mask_2.m: 检测图片二中栏杆的位置，返回两个mask，thick_mask是宽栏杆的mask，thin_mask是扁栏杆的mask。 get_hough_lines.m: hough变换提取图片中的直线，部分摘抄自： lines_integrate.m: 对hough变换检测到的直线做进一步处理，将lines中重复的直线去掉，并化成角度距离型 maskFromlines.m: 利用直线位置得到m

通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软

绘画算法 保存与绘画算法项目相关的所有脚本和源代码。

2020.11.24更新 之前写的静态页面我没想到在CSDN点击率较高，在这里首先感谢大家的支持。 看到很多人评论或者私信问我要登陆注册页面和数据库。所以我将这两个部分的源码以打包的形式放在这个项目里，文件夹名2020.11.24更新包。等到后续有时间的时候，我一定会仔细的重构这个Demo，将它完善，并附上详细的文档和脑图提供给爱学习的学弟学妹们参考学习～ （因为我现在已经在游戏研发相关的实习，所以无法大部分精力投入在web上，抱歉抱歉） 希望这次更新的代码对看到这个demo的学弟学妹们有所帮助，再次表示感谢！ PaintingMall 用html+css+js实现一个简单的电商商城首页 不准备提供更新，作为web技术基础练习，提供给CDSN的小伙伴作为资源下载

fsgan预训练模型V2中的ijbc_msrunet_256_1_2_inpainting_v2.pth。

fsgan预训练模型V1中的ijbc_msrunet_256_2_0_inpainting_v1.pth。