针对目前基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法存在修复效果的视觉连续性不佳、网络训练过程中模型崩溃等问题,提出一种基于双判别器的生成对抗网络的修复算法。该方法将WGAN-GP的损失函数引入全局判别器和局部判别器中,并结合改进的上下文内容损失来训练网络模型,修复破损区域。在CelebA数据集以峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM的标准下的实验结果证明,该算法提高了图像修复结果的质量和训练稳定性。
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