引言

图像修复作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在通过算法填补图像中的缺失区域，恢复视觉内容的完整性与真实性。其应用场景覆盖老照片修复、影视后期处理、医学影像重建等多个领域。数据集的质量与多样性直接影响模型的泛化能力，因此选择合适的数据集成为开发者与企业的关键决策点。本文基于学术文献、开源社区活跃度及工业应用反馈，系统梳理图像修复领域使用率最高的五大核心数据集，并从数据规模、场景覆盖、标注质量等维度进行深度解析。

一、CelebA-HQ：高分辨率人脸修复的黄金标准

1.1 数据集概述

CelebA-HQ（CelebFaces High-Quality）是CelebA数据集的高分辨率版本，包含30,000张1024×1024分辨率的人脸图像，涵盖不同年龄、性别、种族及表情。其核心优势在于提供精细的人脸属性标注（如发色、眼距、是否戴眼镜等）及5点人脸关键点坐标，为基于属性控制的图像修复提供了理想场景。

1.2 应用场景与优势

• 老照片修复：通过高分辨率数据训练的模型可有效处理低分辨率、模糊或局部缺失的人脸图像。
• 影视特效：支持基于属性的人脸特征编辑（如修改发色、调整面部比例）。
• 医学影像：为面部畸形修复提供模拟数据。

1.3 开发者建议

• 数据预处理：建议使用双线性插值将图像统一缩放至512×512，以平衡计算效率与细节保留。
• 模型选择：推荐使用基于生成对抗网络（GAN）的架构（如StyleGAN2），结合属性编码器实现可控修复。
• 代码示例：
  ```python
  import torch
  from torchvision import transforms
  from PIL import Image

加载预训练模型（示例）

model = torch.hub.load(‘rosinality/stylegan2-pytorch’, ‘generator’, pretrained=True)
model.eval()

输入图像预处理

transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(512),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
image = transform(Image.open(‘input.jpg’)).unsqueeze(0)

生成修复结果

with torch.no_grad():
output = model(image, truncation=0.7)
```

二、Places2：场景级图像修复的基准数据集

2.1 数据集规模与多样性

Places2包含超过1000万张图像，覆盖365种场景类别（如自然风光、城市建筑、室内环境）。其最大特点是通过众包方式标注了场景类别与语义分割掩码，支持从简单物体移除到复杂场景重建的全场景修复任务。

2.2 工业应用价值

• 广告设计：快速替换背景或移除无关物体。
• 虚拟现实：构建动态场景的静态基底。
• 自动驾驶：模拟传感器数据中的遮挡物体移除。

2.3 优化策略

• 掩码生成：建议使用随机矩形掩码与自由形式掩码（Free-Form Mask）结合的方式，提升模型对不规则缺失区域的适应性。
• 损失函数设计：结合L1损失、感知损失（VGG特征匹配）及对抗损失，平衡结构一致性与纹理真实性。

三、Paris StreetView：城市景观修复的经典数据集

3.1 数据集特色

Paris StreetView包含14,900张巴黎街景图像，每张图像配备手工标注的缺失区域掩码。其核心价值在于提供真实场景中的复杂遮挡（如树木、行人、车辆），且掩码形状贴近实际修复需求。

3.2 技术挑战与解决方案

• 挑战：城市景观中存在大量重复纹理（如砖墙、玻璃）与透视变形。
• 解决方案：采用多尺度特征融合架构（如U-Net），结合空间变换网络（STN）处理透视问题。

3.3 性能评估指标

• PSNR（峰值信噪比）：衡量修复区域与原始图像的像素级差异。
• SSIM（结构相似性）：评估修复结果的结构与纹理一致性。
• LPIPS（感知相似性）：通过预训练神经网络计算高层语义差异。

四、DTD（Describable Textures Dataset）：纹理修复的专项数据集

4.1 纹理分类与修复需求

DTD包含5,640张纹理图像，分为47个类别（如布纹、金属、皮革）。其设计初衷是解决纹理合成中的模式重复问题，后被扩展用于纹理缺失区域的修复。

4.2 算法优化方向

• 周期性纹理：采用傅里叶变换提取频率特征，实现无缝拼接。
• 非周期性纹理：基于示例的纹理合成（Example-Based Synthesis），通过局部匹配填充缺失区域。

4.3 工业案例

• 纺织品设计：修复历史织物中的破损图案。
• 材料科学：模拟材料表面的腐蚀或磨损效果。

五、ImageNet：大规模通用修复的预训练数据集

5.1 数据规模与预训练价值

ImageNet包含1400万张标注图像，覆盖1000个类别。尽管未专门设计为修复数据集，但其庞大的规模与多样性使其成为预训练模型的理想选择。

5.2 迁移学习策略

• 两阶段训练：先在ImageNet上进行无监督预训练（如使用MoCo或SimCLR），再在修复数据集上微调。
• 知识蒸馏：将大模型（如ViT）的知识迁移至轻量化修复模型。

5.3 效率提升技巧

• 数据增强：随机裁剪、颜色抖动、水平翻转。
• 混合精度训练：使用FP16加速训练，减少显存占用。

结论与建议

选择图像修复数据集时，需综合考虑任务场景（如人脸、场景、纹理）、数据规模、标注质量及计算资源。对于学术研究，推荐从CelebA-HQ或Places2入手，快速验证算法有效性；对于工业应用，建议结合Paris StreetView的真实场景数据与ImageNet的预训练优势。未来，随着多模态数据（如文本-图像联合修复）的发展，数据集的设计将更加注重跨模态一致性。开发者应持续关注开源社区（如GitHub、Papers With Code）的最新数据集与模型，保持技术迭代能力。