华中科技与Vivo联合推出图像修复模型

PixelHacker是什么

PixelHacker是由华中科技大学与VIVO AI实验室联合开发的一款先进的图像修复模型。该模型采用了创新性的潜在类别引导（LCG，Latent Categories Guidance）机制，在处理图像时分别对前景和背景进行独立编码。通过引入线性注意力机制将特征融入去噪过程，PixelHacker成功实现了在结构完整性和语义一致性上的双重优化。

为了确保模型性能，研究团队采用了大规模的数据集进行预训练，该数据集包含超过1400万张图像及其对应的掩码对。此外，PixelHacker还在多个开源基准测试集（如Places2、CelebA-HQ和FFHQ）上进行了精细的微调优化，展现出显著的技术优势。

PixelHacker在图像修复领域实现了多项技术突破，尤其是在处理复杂场景和细节恢复方面表现突出。它不仅能够准确识别并填补图像中的空缺区域，还能保持修复后的图像与原始内容的高度一致性和自然度。