Inpainting de imagen

El inpainting de imagen nació como una técnica de restauración digital inspirada en la conservación de arte, donde los restauradores rellenan con cuidado zonas dañadas. Los primeros métodos usaban síntesis de textura y coincidencia de parches, copiando fragmentos similares de áreas vecinas. Los enfoques modernos de aprendizaje profundo usan modelos codificador-decodificador y de difusión entrenados con grandes conjuntos de imágenes para entender el contexto semántico: si se elimina una persona sobre césped, el hueco se rellena con césped plausible, no con píxeles aleatorios. La técnica impulsa herramientas de eliminación de objetos, reparación de rayones en fotos antiguas y flujos de relleno generativo. La calidad depende del tamaño de la máscara, la complejidad del fondo, el detalle de los bordes y la diversidad de los datos de entrenamiento. Usa inpainting solo en imágenes propias o con permiso de edición, especialmente al quitar marcas de agua, personas o detalles identificables.