Attention U-LBMNet for image inpainting

Attention U-LBMNet est un réseau neuronal en forme de U fondé sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method), conçu pour le remplissage d’images (image inpainting). Cette architecture combine des blocs d’encodeur et de décodeur basés sur la LBM avec des mécanismes d’attention afin de reconstruire efficacement les régions manquantes d’une image tout en préservant les détails structurels et les textures. Les connexions de saut (skip connections) et les portes d’attention (attention gates) permettent une fusion efficace des caractéristiques à plusieurs échelles, garantissant une restauration d’images précise et visuellement cohérente. Grâce à sa conception inspirée par la physique, Attention U-LBMNet offre un cadre interprétable, évolutif et performant pour la reconstruction d’images ainsi que pour d’autres tâches de restauration d’images.