高通QAI AppBuilder介绍系列3:图像修复应用实例

chipseeker 2025-02-24 20:29:35

加精

AOTGAN（Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting）是一种基于注意力机制的生成对抗网络（GAN）模型，主要用于图像修复任务。它通过聚合不同膨胀率的空洞卷积学习到的图片特征，能够更加精确地修复图像中的损坏部分，保持修复区域的清晰度和自然性。AOTGAN 的生成器利用注意力机制，动态地关注图像中需要修复的部分，从而提高修复效果；判别器则判断生成的图像是真实的还是伪造的，通过与生成器的对抗训练，不断优化生成器的性能。AOTGAN 的应用场景包括修复老旧照片、去除图像中的划痕或污点，以及艺术创作等。

本文章主要介绍使用 AOTGAN 模型进行图像修复，如何配置 QAI AppBuilder（AI Engine Direct Helper）工具及环境。包括了准备需要修复的图像数据，加载预训练的 AOTGAN 模型权重，运行示例代码进行图像修复，查看修复后的图像效果等步骤。通过这些步骤，可以更加熟悉地使用 AOTGAN 模型并进行图像修复工作。