コンテンツに応じた塗りつぶし

コンテンツを認識した塗りつぶしは、選択範囲の周囲のピクセルを分析し、自然にブレンドされる置換コンテンツを生成します。以前の実装は、画像内で類似のテクスチャ パッチを検索し、それらをつなぎ合わせるパッチベースのアルゴリズムに依存していました。これらの方法は、砂や草などの単純なテクスチャには効果的ですが、建物、顔、複雑なパターンなどの構造化されたコンテンツでは困難でした。ニューラル ネットワーク ベースのコンテンツ認識塗りつぶしは、シーンのジオメトリとセマンティクスを理解し、塗りつぶし領域が複数の異なるテクスチャ領域にまたがる場合や、地平線や建築の境界線などの構造境界を越える場合でも、はるかに説得力のある結果を生成します。\n\n実際的な例としては、不動産の写真から売り物の看板を削除することが挙げられます。この看板は、特定のモルタルのラインと風化パターンのあるレンガの壁に面して設置されています。内容を認識した塗りつぶしはレンガのパターンを識別し、モルタル グリッドを正確に継続し、周囲の石積みの微妙な色の変化と一致します。塗りつぶされた領域は、元の壁と区別がつかないように見えます。\n\nコンテンツに応じた塗りつぶしは、手動ツール (クローン スタンプ、修復ブラシ) と完全生成 AI (テキストから画像へ) の中間点を表します。まったく新しいコンテンツを最初から作成するのではなく、画像内から既存のパターンを拡張して適応させます。これにより、信頼性が高く、予測可能になり、創造性よりも一貫性が重要なプロの編集にとって価値があります。\n\nMagic Eraser の削除ツールは、AI シーンの理解を強化したコンテンツ認識型のアプローチを使用しています。ユーザーが不要なオブジェクトをブラシで上書きすると、システムは周囲のコンテンツ タイプ (空、地面、壁、木の葉) を識別し、そのエリアを一致するマテリアルで塗りつぶします。 AI FilAI Fill はさらに進化し、ユーザーが画像の特定の領域を拡張または変更するときにまったく新しいコンテンツを生成できるようにします。これらの機能を組み合わせることで、ユーザーは単純な傷の除去から複雑なシーンの再構築まであらゆる作業を行うことができ、何時間にもわたる手作業によるパッチ作業を数秒でプロレベルの結果を生み出す合理化されたワークフローに置き換えることができます。