RePaintScheduler

RePaintScheduler 是一个基于 DDPM 的无监督修复调度器，适用于带有极端掩码的修复任务。它设计用于与 [RePaintPipeline] 一起使用，并且基于 Andreas Lugmayr 等人的论文 RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models。

论文的摘要如下：

自由形式修复是指在图像中添加新内容，这些内容位于由任意二进制掩码指定的区域。大多数现有方法针对特定掩码分布进行训练，这限制了它们对未见掩码类型的泛化能力。此外，使用逐像素和感知损失进行训练通常会导致向缺失区域简单地扩展纹理，而不是生成语义上有意义的生成内容。在这项工作中，我们提出了 RePaint：一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）的修复方法，适用于甚至极端掩码。我们采用预训练的无条件 DDPM 作为生成先验。为了调节生成过程，我们仅通过使用给定的图像信息对未掩码区域进行采样来修改反向扩散迭代。由于该技术不修改或调节原始 DDPM 网络本身，因此该模型可以为任何修复形式生成高质量和多样化的输出图像。我们通过标准和极端掩码验证了我们的方法，适用于人脸和通用图像修复。RePaint 在至少六种掩码分布中的五种上优于最先进的自回归和 GAN 方法。GitHub 仓库：this http URL。

原始实现可以在 andreas128/RePaint 找到。