摘要 - 本文提出了一种掩盖优化方法，用于使用图像介入来提高对象去除的质量。在许多现实情况下，许多介绍方法都经过一组随机掩码的训练，但在许多现实的情况下，indpainting的目标可能是一个对象，例如一个人。训练和推理图像中掩模之间的域间隙增加了介入任务的难度。在我们的方法中，通过训练通过分割提取的对象掩码训练介入网络来解决此域间隙，并且在推理步骤中也使用了此类对象掩码。此外，为了优化对象蒙版的介入，分割网络已连接到indpainting网络，并端到端训练以提高镶嵌性能。通过我们的面具扩展损失实现大型面具和小型面具之间的权衡，这种端到端训练的效果进一步增强了。实验结果证明了我们方法使用图像介入的方法去除对象的有效性。索引术语 - 图像inpainting，对象分割，对象删除