arXiv cs.CV· Yongzhe Lyu, Yu Wu, Yutian Lin, Bo Du·· 3 小时前AI 评分22
IS-Diff：用更优初始种子改进基于扩散模型的图像修复
IS-Diff: Improving Diffusion-Based Inpainting with Better Initial Seed
AI 导读
IS-Diff 是一种完全免训练的扩散模型图像修复方法，通过从非掩码区域采样初始种子来模拟掩码数据分布，并引入动态选择性精修机制调整初始化先验强度。在 CelebA-HQ、ImageNet 和 Places2 数据集的标准与大掩码修复任务上，该方法在所有指标上均优于当前最先进的修复方法。该工作已被 TIP 2026 接收。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org