基于扩散模型的人脸图像修复技术

人脸作为人体信息最为密集的部位，人脸图像在各个研究领域都有不可替代的作用。因此，研究如何将遮挡或模糊的人脸图像恢复成真实图像是非常有意义的。针对人脸图像修复技术的研究，提出基于扩散模型的人脸图像修复技术。在现有的人脸图像修复技术基础上，解决在修复大区域破损或遮挡的情况下，修复图像出现纹理模糊及结构扭曲等问题。所提出的方法基于边缘引导的扩散模型图像修复网络，主要包括两个阶段：首先训练基于U-Net结构的边缘修复模型生成较为真实的缺失区域的边缘信息，然后根据已修复好的边缘信息，训练内容生成模型填充缺失部分的内容信息。实验证明对于人脸图像修复具有较好的效果。