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作者介绍:宋亦仁:新加坡国立大学 showlab 博士研究生, 主要研究方向包括图像和视频生成, ai 安全性。
黄施捷:新加坡国立大学硕士二年级学生,目前在 Tiamat AI 任算法工程师实习生,主要研究方向是视觉生成。目前在寻找 2025 fall 博士入学机会。
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Paints-UNDO 的演示 demo。


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更希望知道一幅作品是如何画出来的,以及如何从半成品绘画继续细化以达到期待的成品效果。这就引申出了两个任务:绘画过程重建和补全。鉴于这两个任务都有图像的输入,论文作者提出了艺术品复制网络(Artwork Replication Network)。


以上就是只要一张图就能「还原」绘画过程,这篇论文比爆火的Paints-UNDO实现得更早的详细内容,更多请关注其它相关文章!
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