太绝了！Transformer+图像处理，显著提升图像修复质量和效率！
仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
沃的顶会
在图像处理领域，Transformer架构的创新应用正不断刷新着我们对视觉任务的认知。从2025年最新的研究成果来看，Transformer不仅在图像分类、去噪、超分辨率等传统任务中取得了显著进展，更通过与CNN、量子计算等技术的融合，展现出前所未有的潜力。
AgentAttention通过引入代理向量，将传统注意力与线性注意力无缝集成，显著提升了计算效率和图像生成质量；而SparseViT则利用稀疏自注意力机制，优先强化与篡改相关的低频特征，同时保留高频语义信息，极大地提升了模型在跨场景数据集上的性能。
这些创新不仅优化了模型的效率和效果，更为图像处理的未来发展开辟了新的方向。我整理了9篇关于【Transformer+图像处理】的相关论文，感兴趣的同学扫码领取~
回复“9T图像”即可领取
ITrans：generativeimageinpaintingwithtransformers
文章解析
文章提出ITrans网络用于图像修复，融合CNN与Transformer优势，设计全局和局部变压器模块提升性能。
经实验对比和消融研究，验证其优势，同时指出不足并展望未来研究方向。
创新点
架构融合创新：首次将CNN与Transformer以端到端方式结合，提出ITrans网络用于图像修复。
模块设计新颖：设计全局和局部变压器模块，分别从全局和局部层面提升图像修复效果。
性能表现优异：在多个基准数据集上超越现有方法，达到了新的最先进性能。
研究方法
文献研究：梳理图像修复和视觉Transformer相关研究，分析现有方法优缺点。
模型构建：构建包含全局和局部变压器模块的ITrans网络，明确网络架构及各模块细节。
实验对比：使用多个数据集和指标，对比ITrans网络与其他方法的图像修复性能。
消融实验：对全局和局部变压器模块进行消融实验，验证模块有效性。
研究结论
网络有效性：ITrans网络能有效融合CNN和Transformer优势，在多种场景下有良好的图像修复表现。
模块重要性：全局和局部变压器模块对提升网络性能至关重要，分别在全局语义和局部细节处理上发挥作用。
改进方向：当前模型在大尺寸或复杂掩码下存在模糊和伪影问题，未来可从优化网络结构和增强生成能力等方面改进。
回复“9T图像”即可领取
TransInpaint：Transformer-basedImageInpaintingwithContextAdaptation
文章解析
文章提出用于图像修复的TransInpaint模型，通过上下文自适应Transformer和纹理增强网络提升修复效果，经实验验证其优势，同时指出不足与未来改进方向。
创新点
架构创新：提出结合上下文自适应Transformer（CT）和纹理增强网络（TENet）的图像修复架构，有效处理复杂结构图像。
采样优化：采用Gibbs采样获取外观先验，考虑缺失区域令牌间的相关性，提升生成结果的真实性。
特征融合：TENet的FeatureSynthesis模块融合编码器跳跃连接特征与生成器粗糙特征，更好地模拟长距离依赖和全局上下文。
研究方法
模型设计：构建包含CT和TENet的TransInpaint模型，明确各模块结构和功能。
损失函数构建：设计由多种损失项组成的损失函数，用于训练模型并优化修复效果。
实验对比：在多个数据集上，用多种指标对比TransInpaint与其他模型的修复性能。
消融实验：对模型各模块进行消融实验，验证模块有效性。
研究结论
性能优势：TransInpaint在多个数据集上，多项指标优于其他模型，能生成更逼真、高质量的修复图像。
模块作用：CT和TENet模块对模型性能提升至关重要，有助于生成纹理细节和保留结构信息。
未来方向：模型在处理复杂形状重建上存在局限，未来可利用扩散技术提升修复的真实感和质量。
回复“9T图像”即可领取
特别学术支持
一对一科研服务，轻松选题创新满分
限时优惠，助力您的科研梦想！
现在联系小沃，即可享受免费咨询和专属科研规划服务！无论您是首次发文，还是希望提升科研水平，我们都将为您量身打造最适合的学习路径，助您快速掌握各类计算机sci论文以及sci论文的核心技能，轻松发表高质量SCI论文！
作为成立21年教辅老机构，我们与学员签订正式服务协议+保密协议，解决你的后顾之忧！专业顾问老师规划学习，同时配有论文导师、代码导师及专属班主任，4人服务你1人。
从选题、调研、idea验证、代码、实验、润色、投稿、直至中稿的一站式科研服务。对于指定区位的学员，不仅仅是交付初稿，被拒稿被退稿我们提供维护服务，直至中稿！
免费咨询科研论文规划
沃恩智慧CCF、SCI科研论文一对一在线指导
沃恩智慧导师来自QS前100/国内TOP10高校/审稿人/教授/博导/大厂高级算法工程师，个人科研成绩突出，近年来个人论文产出量在10篇以上、活跃在科研一线。
除了个人科研成绩突出，更有丰富的论文辅导经验，不仅自己能写出顶会一作，更指导出多名发独立一作论文的学生，满足人工智能各个方向的辅导需求！
大咖导师不仅给你带来学术上的指导，不少导师还有学术界、工业界、投资界等丰富的connection，助力你实现科研梦想。
