watermark-removal

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图片上直接压上去的水印，用裁剪或模糊的办法处理，总会留下明显的痕迹。这个项目把问题当作图像修复任务来处理，借助深度学习模型，从周围区域借用纹理和结构信息，把被遮挡的像素补全，方法参考了Contextual Attention（CVPR 2018）和Gated Convolution（ICCV 2019）的思路。处理之后，水印几乎看不出存在过的痕迹，和原始图像难以分辨。仓库提供了命令行入口和Docker镜像，但预训练的TensorFlow权重需要自己准备，而且代码是针对TensorFlow 1.15写的，与其说是开箱即用的工具，不如说是一个很扎实的起点。对想快速上手做修复管线的开发者，或者想研究这类复原模型内部机制的科研人员来说，这个代码量不大、读起来很清楚的仓库，会是比较合适的参考。