基于神经网络的图像去水印/图像修复实践

deep-image-prior，利用神经网络来修复图像

4. **深度学习法**：近年来，基于人工智能的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），已被用于去水印。这些模型通过大量训练数据学习如何恢复无水印图像，效果往往更佳。 在使用图像去水印工具时，需要考虑以下几点：...

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

深度学习教材，Bengio等人著，附件内含中文高清无水印PDF仅用作学习参考，不得用作商业用途

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这是关于Generative Image Inpainting With Contextual Attention论文的相关代码