PixelHacker

PixelHacker – 华中科技联合VIVO推出的图像修复模型

PixelHacker 是由华中科技大学与 VIVO AI Lab 联合研发的一款先进图像修复（Image Inpainting）模型。该模型引入了潜在类别引导（Latent Categories Guidance，LCG）范式，能够编码前景与背景，并通过线性注意力机制将特征融入去噪过程，从而确保生成的图像在结构与语义上保持一致性。经过在包含 1400 万图像-掩码对的大规模数据集上的预训练，PixelHacker 在多个开源基准数据集（如 Places2、CelebA-HQ 和 FFHQ）上进行了微调，展现了卓越的修复效果。

PixelHacker是什么

PixelHacker 是一款由华中科技大学和 VIVO AI Lab 联合推出的图像修复模型，旨在通过高效的算法恢复图像的完整性与美观。利用潜在类别引导（LCG）技术，该模型能够高效地对前景和背景进行编码，并通过线性注意力机制在去噪过程中注入特征，确保生成内容的结构与语义一致性。基于大规模数据集的预训练和微调，PixelHacker 在多种应用场景中表现出色。

主要功能

• 高质量图像修复：在自然场景和人脸图像等多种数据集上均能展现出色的修复效果，生成极具真实感的内容。
• 结构与语义一致性：确保修复区域在纹理、形状和颜色上与周围环境自然融合，逻辑上符合场景的整体性。
• 适应多样场景：对各种类型的图像（如风景、人脸、复杂背景）均具良好的适应能力，支持不同分辨率和掩码类型的输入。

技术原理

• 潜在类别引导（LCG）：通过将图像划分为前景和背景，分别使用固定大小的嵌入编码潜在特征，避免对具体类别标签的依赖。训练过程中采用多种掩码形式构建图像-掩码对，并分配到前景或背景嵌入。
• 扩散模型架构：基于扩散模型作为生成框架，通过逐步去噪过程生成高质量且多样化的图像。在每一步去噪中，利用线性注意力将前景和背景的潜在特征注入模型。
• 训练与微调：在包含 1400 万图像掩码对的大规模数据集上进行预训练，掌握丰富的图像分布与语义信息。经过微调后，PixelHacker 在多个开源基准数据集上进一步提升性能。
• 多步交互：在去噪的每一步中，基于线性注意力机制，与当前图像特征进行交互，确保生成内容与周围环境在结构与语义上的一致性。
• 分类器引导（CFG）：在推理阶段采用分类器引导技术，调整引导规模，以平衡生成内容的多样性与一致性。

项目地址

• 项目官网：https://hustvl.github.io/PixelHacker/
• GitHub仓库：https://github.com/hustvl/PixelHacker
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.20438

应用场景

• 修复老旧照片：自动填补划痕、污渍或缺失部分，恢复照片的完整性。
• 移除不必要的对象：从图像中去除多余元素（如行人、杂物），保持背景的自然性。
• 创意内容生成：帮助艺术家和设计师迅速生成高质量图像，应用于广告、海报或艺术创作。
• 医学影像修复：填补医学图像中的缺失或损坏部分，提升诊断的准确性。
• 文化遗产保护：修复文物和古籍图像，填补缺失部分，促进文化传承。

常见问题

• PixelHacker支持哪些类型的图像？：PixelHacker适用于多种类型的图像，包括风景、人脸和复杂背景等。
• 是否可以处理低分辨率图像？：是的，PixelHacker能够适应多种分辨率的图像输入。
• 如何访问PixelHacker的代码和文档？：可以通过项目官网或GitHub仓库获取相关代码和文档。