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抽象图像和视频介绍是计算机视觉和计算机图形学的经典问题，目的是填写图像和视频缺失区域中的合理和现实内容。随着深度学习的发展，这个问题最近取得了重大进展。本文的目的是综合地回顾基于图像和视频介绍的深度学习方法。具体来说，我们将方法分为不同的类别，从它们的高水平介入管道的视线中，提出了不同的深度学习体系结构，包括CNN，VAE，GAN，GAN，GAN，扩散模型等，并汇总了模块设计的技术。我们审查了培训的培训和常见的基准数据集。我们提出了低级像素和高级别的相似性，进行绩效评估的评估指标，并讨论代表介绍方法的优势和缺点。我们还讨论了相关的现实世界应用。最后，我们讨论了公开挑战，并提出了潜在的未来研究方向。
深度学习的图像和视频介绍：调查
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