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机器之心报道编辑：杜伟、陈萍无论掩码类型如何多变，苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的图像修复方法都能还原出逼真的图像。图像修复旨在填充图像中的缺失区域，被修复区域需要与图像的其余部分协调一致，并且在语义上是合理的。为此，图像修复方法需要强大的生成能力，目前的修复方法依赖于GAN或自回归建模。近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的研究者提出了RePaint，这是一种基于DDPM（DenoisingDiffusionProbabilisticModel，去噪扩散概率模型）的修复方法，该方法还可以适用于极端情况下的蒙版。

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