【AiBase提要:】站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
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在实验中，Paint3D通过一系列的量化和定性实验证明了其在生成多样化纹理贴图方面的显著能力。通过评估FID得分和用户调研，实验结果显示Paint3D在纹理生成质量和符合输入条件方面都优于当前最佳的纹理生成算法。不仅如此，Paint3D还展示了多种输入条件引导的纹理贴图生成，包括文字描述和示例图像引导下的纹理生成。