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基于深度学习修补的三维空洞填å
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度神经网络和纹理传播的图像修复方法，通过推理和翻译两个步骤实现任务分离，并使用启发式算法指导纹理传播。实验证明，该方法在公共数据集上产生了高质量的视觉结果，优于以前的最先进方法。
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关键要点
- 提出了一种基于深度神经网络和纹理传播的图像修复方法。
- 通过推理和翻译两个步骤实现任务分离。
- 使用启发式算法指导局部纹理从边界到空洞的传播。
- 实验证明该方法在公共数据集上产生了高质量的视觉结果。
- 该方法优于以前的最先进方法。
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