PS：该开源分享旨在帮助图像修复相关赶论文或科研相关的guy们提供一些启发性，因为在搜集资料过程中还是比较痛苦的 T~T 希望对你们有帮助！忙了很久，毕业论文终于写完了！这是一个基于二阶段式GAN的图像修复网站，主要功能都比较简单，可以通过涂抹的方式对需要修复的图像进行修复。
整体框架上采用Django【官网】，模型使用了EdgeConnect，该论文还是有研究价值的（关于信息先验），想看其他相关最新的模型（截止2022年4月）请移步下方“文献分享”，由本人整理），时间仓促，代码没有做得很完美，但最后感觉效果还不错，上传分享一下。
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(仅供参考，请勿作商业用途)
该模型文件使用Places2、CelebA和Paris Street-View数据集训练而成。要在完整数据集上训练模型，请从官方网站下载数据集。
权重文件读取路径（自行创建）：
Inpainting\edgeConnect\checkpoints\XX注意：其中因模型权重文件大小限制，需要自行命令行下载 （定位至下图）
在准备毕业论文过程中，本人整理了近年来关于inpainting的pdf文献（收集了16-22年计算机视觉三大顶会（CVPR、ICCV、ECCV）和（WACV、ACCV）等顶会大概50篇左右关于inpainting的论文，收寻的数量上重点在近三四年，早年主要寻求代表作），并且整理了表格（表格中整理了相关文献的摘要、介绍、结论等内容，中英对照），如果需要该资料，请点击这里(Google云端) 如果该源码或内容对您有帮助，欢迎Star支持一下！🎁
