生成纹理过滤

我们提出了一种纹理过滤的生成方法，它表现出令人惊讶的良好性能和通用性。我们的核心思想是通过充分利用预训练生成模型的强学习图像先验来增强纹理过滤。为此，我们建议通过两阶段策略微调预训练的生成模型。具体来说，我们首先对一组非常小的配对图像进行有监督的 微调，然后在量化纹理去除和结构保留质量的奖励函数的指导下对大规模未标记数据集进行强化 微调。大量的实验表明，我们的方法明显优于以前的方法，并且可以有效地处理以前具有挑战性的案例。我们的代码可在 https://github.com/OnlyZZZZ/Generative_Texture_Filtering 获取。