GlobalLocalImageCompletion_TF：实现全球与本地一致性图像补全

简介：
GlobalLocalImageCompletion_TF 是一个先进的图像补全工具，采用tensorflow框架，旨在通过融合全局和局部特征来生成高度一致且自然的图像修复效果。 本段落在CelebA数据集上探讨了全局与局部一致性图像完成技术，并且与现有研究相比有以下不同之处：使用较小的图像输入尺寸（128x128），采用更小的补丁大小，训练迭代次数较少（仅为50万次），并且采用了Adam优化器而非Adadelta。 所需环境为Opencv 2.4和Tensorflow 1.4。数据文件夹结构如下： -data -img_align_celeba --img1.jpg --img2.jpg 进行模型训练的命令是：$ python train.py，继续训练则使用 $ python train.py --continue_training=True。 测试阶段可执行以下命令以查看结果：$ python test.py --img_path=test_img.jpg。在图像上用鼠标移除像素后按Enter键即可显示处理后的结果。