PixelHacker – 华中科技联合VIVO推出的图像修复模型

PixelHacker 是华中科技大学和 VIVO AI Lab联合推出的图像修复（Image Inpainting）模型。基于引入潜在类别引导（Latent Categories Guidance, LCG）范式，分别对前景和背景进行编码，基于线性注意力将特征注入去噪过程中，实现结构和语义的一致性。模型基于大规模数据集（包含 1400 万图像 – 掩码对）进行预训练，在多个开源基准数据集（如 Places2、CelebA-HQ 和 FFHQ）上微调，展现出卓越的修复效果。

官网：https://github.com/hustvl/PixelHacker

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