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PixelHacker 是一个基于扩散的模型，旨在实现具有结构和语义一致性的图像修复。近期的先进方法探索了新颖的注意力机制、轻量级架构和情境感知建模，但往往难以应对复杂的结构和语义，导致伪影和不恰当的生成。为了应对这一挑战，PixelHacker 引入了一种简单而有效的修复范式，称为潜在类别引导 (LCG)，它使模型能够学习结构和语义一致的数据分布。<