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Bridging the Knowledge Gap Between Image Inpainting and Large-Area Visible Watermark Removal
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内容提要
本研究提出了一种新颖的特征适应框架，旨在改善深度神经网络在大面积水印去除中的不足。通过融合水印下的背景信息与图像修复模型的特征，该模型显著提升了去水印效果，降低了对水印遮罩质量的敏感性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的特征适应框架，旨在改善深度神经网络在大面积水印去除中的不足。
- 该框架有效利用预训练图像修复模型的表示建模能力。
- 通过融合水印下残余背景内容的信息与图像修复模型的中间特征，该模型显著提升了去水印效果。
- 模型降低了对水印遮罩质量的敏感性。
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