2021 ICCV中，有哪些图像编辑技术如文本引导和单样本图像编辑？
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本文共计1796个文字，预计阅读时间需要8分钟。
（1）GAN改进系列：图像编辑系列（2）基于StyleGAN的GAN（3）GAN逆映射（4）人脸（5）语义生成（6）图像恢复系列：超分（7）反光去除（8）光晕去除（9）阴影去除
- （1）GAN改进系列
- 图像编辑系列之（2）基于StyleGAN（3）GAN逆映射（4）人脸 （5）语义生成
- 图像恢复系列之（6）超分（7）反光去除（8）光斑去除 （9）阴影去除（10）水下图像失真去除
- 图像恢复系列（11）之修复（inpainting）
- 图像检测系列之（12）异常检测（13）拼接伪造（14）deepfake
- 图像检测系列之（15）图像分割（16）图像外插值
- 图像转换 image translation系列（17）
- 文字生成图像（18）说话人生成（19）
- 风格迁移（20）
二十一、虚拟试衣
63、FashionMirror: Co-attention Feature-remapping Virtual Try-on with Sequential Template Poses
- 虚拟试穿任务引起了越来越多的关注。现有技术专注于通过扭曲衣服和在语义分割的帮助下融合像素级别的信息来解决此任务。但语义分割比较耗时，且随着时间的推移容易导致错误累积。此外，在像素级别而不是特征级别扭曲信息会限制性能（例如，无法生成不同的视图）。相比之下，在特征层面融合信息可以通过卷积进一步细化得到最终结果。
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（1）GAN改进系列：图像编辑系列（2）基于StyleGAN的GAN（3）GAN逆映射（4）人脸（5）语义生成（6）图像恢复系列：超分（7）反光去除（8）光晕去除（9）阴影去除
- （1）GAN改进系列
- 图像编辑系列之（2）基于StyleGAN（3）GAN逆映射（4）人脸 （5）语义生成
- 图像恢复系列之（6）超分（7）反光去除（8）光斑去除 （9）阴影去除（10）水下图像失真去除
- 图像恢复系列（11）之修复（inpainting）
- 图像检测系列之（12）异常检测（13）拼接伪造（14）deepfake
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- 文字生成图像（18）说话人生成（19）
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二十一、虚拟试衣
63、FashionMirror: Co-attention Feature-remapping Virtual Try-on with Sequential Template Poses
- 虚拟试穿任务引起了越来越多的关注。现有技术专注于通过扭曲衣服和在语义分割的帮助下融合像素级别的信息来解决此任务。但语义分割比较耗时，且随着时间的推移容易导致错误累积。此外，在像素级别而不是特征级别扭曲信息会限制性能（例如，无法生成不同的视图）。相比之下，在特征层面融合信息可以通过卷积进一步细化得到最终结果。