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图像修复技术最近通过使用深度神经网络显示出显著的改进。然而，其中大多数可能无法重建合理的结构或恢复细致的纹理。为了解决这个问题，本文提出了一种两阶段模型，将修复任务分为两个部分：结构重建和纹理生成。在第一阶段，采用边缘保留的平滑图像来训练一个结构重建器，以完成输入的缺失结构。在第二阶段，基于重建的结构，设计了一个使用外观流的纹理生成器，以生成图像细节。在多个公开可用数据集上的实验表明，所提网络具有优越的性能.
Ren等人（周二）研究了这个问题。