一、图像修复数据集的核心价值与选择标准

图像修复（Image Inpainting）作为计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法填补图像中的缺失区域，其应用场景涵盖照片修复、文物数字化保护、视频编辑等多个领域。数据集的质量直接影响模型训练效果，开发者需从数据规模、场景多样性、标注精度、版权合规性四个维度综合评估。

当前主流数据集可分为三类：

1. 通用场景数据集：覆盖自然风光、城市建筑等日常场景，适用于基础模型训练。
2. 垂直领域数据集：针对人脸、文物、医学影像等特定场景，强调领域适配性。
3. 合成数据集：通过算法生成缺失区域，用于测试模型鲁棒性。

二、五大高频使用数据集深度解析

1. Places2：自然场景修复的基准数据集

数据规模：包含超过1000万张图像，覆盖365个场景类别（如森林、海滩、城市街道），每张图像分辨率256×256。
标注方式：通过人工标注或算法生成不规则缺失区域（占比10%-30%），支持自由形式（Free-Form）和矩形（Rectangle）两种掩码模式。
适用算法：广泛用于基于生成对抗网络（GAN）的修复模型，如Global&Local、EdgeConnect等。其场景多样性可有效避免模型过拟合。
优化建议：

• 若需训练高分辨率模型，可结合超分辨率技术（如ESRGAN）对数据集进行预处理。
• 针对特定场景（如夜景），可通过筛选子集提升模型专注度。

2. CelebA-HQ：人脸修复的权威数据集

数据规模：精选30,000张高分辨率人脸图像（1024×1024），涵盖不同年龄、性别、种族及表情。
标注方式：提供人脸关键点（68个）、属性标签（40种，如是否戴眼镜、有无胡须）及人工标注的缺失区域。
适用算法：人脸修复领域的“黄金标准”，常用于训练基于注意力机制（Attention）的模型，如PICNet、DeepFill v2。
优化建议：

• 利用关键点标注实现结构引导修复，提升五官对称性。
• 结合属性标签训练条件生成模型，实现“戴眼镜/摘眼镜”等可控修复。

3. Paris StreetView：城市建筑修复的经典数据集

数据规模：包含14,800张巴黎街景图像（256×256），每张图像配备人工标注的矩形缺失区域。
标注方式：缺失区域集中于建筑物、窗户、招牌等结构化元素，占比约20%。
适用算法：适用于基于上下文推理（Contextual Reasoning）的模型，如Context Encoders、Partial Convolution。
优化建议：

• 针对重复纹理（如砖墙），可引入非局部网络（Non-Local Network）增强远距离依赖。
• 结合语义分割标签（如建筑物、天空）提升结构一致性。

4. ObjectsMask：通用物体修复的合成数据集

数据规模：通过COCO数据集生成50万张合成图像，每张图像包含1-3个随机形状的缺失区域。
标注方式：缺失区域由算法生成，支持圆形、椭圆形、多边形等复杂形状，占比15%-40%。
适用算法：常用于测试模型对不规则缺失的鲁棒性，如LaMa、Diffusion-Based Inpainting。
优化建议：

• 结合真实噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）模拟实际修复场景。
• 通过调整缺失区域大小（如5%-50%）测试模型极限。

5. Dunhuang Dataset：文物修复的专项数据集

数据规模：包含2,000张敦煌壁画高清图像（分辨率从512×512到4096×4096不等），每张图像配备专家标注的缺失区域及病害类型（如开裂、褪色）。
标注方式：缺失区域由文物修复师手动标注，占比5%-30%，并附有修复建议（如颜色填充、纹理修补）。
适用算法：文物数字化保护领域的核心数据集，常用于训练基于风格迁移（Style Transfer）的模型，如StyleGAN、ArtFlow。
优化建议：

• 结合多光谱成像数据提升颜色还原精度。
• 引入历史修复记录作为训练约束，避免“过度修复”。

三、数据集选择与使用的实践建议

1. 任务匹配优先：根据修复目标选择数据集。例如，人脸修复优先CelebA-HQ，文物修复优先Dunhuang Dataset。
2. 数据增强策略：通过旋转、翻转、颜色抖动等操作扩充数据集，提升模型泛化能力。
3. 混合训练技巧：将通用数据集（如Places2）与垂直领域数据集（如Dunhuang）按比例混合，平衡模型通用性与专业性。
4. 评估指标选择：除PSNR、SSIM等传统指标外，引入LPIPS（感知相似度）和用户调研（User Study）评估修复质量。

四、未来趋势与挑战

随着扩散模型（Diffusion Models）的兴起，数据集需求正从“大规模”向“高质量”转变。例如，LAION-5B等超大规模数据集虽包含海量图像，但需通过精细筛选提升修复任务适配性。此外，动态场景修复（如视频修复）、3D图像修复等新兴领域对数据集的时空连续性提出更高要求。

开发者需持续关注数据集的版权合规性（如避免使用受版权保护的图像）和伦理风险（如人脸修复中的隐私泄露）。建议通过开源社区（如Hugging Face、GitHub）获取合规数据集，并参与数据集共建（如标注、清洗）以提升资源利用率。

结语

图像修复数据集的选择与使用是模型成功的关键。本文总结的五大数据集覆盖了从通用场景到垂直领域的核心需求，开发者可根据任务特点灵活组合。未来，随着多模态学习（如图像-文本联合修复）的发展，数据集的跨模态标注将成为新趋势。建议开发者持续跟踪学术前沿（如CVPR、ICCV等顶会论文），优化数据集使用策略，以实现更高效、更精准的图像修复。