画像の修復
周囲のコンテキストに基づいてもっともらしいコンテンツを合成することによって、画像の欠落または損傷した領域を再構築する計算プロセス。
画像修復は、修復者が絵画の損傷部分を注意深く埋める、美術品の保存に触発されたデジタル修復技術として始まりました。初期のデジタル手法では、テクスチャ合成とパッチ マッチング、つまり近くの領域から類似したパッチをコピーする方法が使用されていました。最新の深層学習アプローチでは、セマンティック コンテキストを理解するために数百万の画像でトレーニングされたエンコーダー/デコーダー アーキテクチャが使用されます。彼らは、草の上に立っている削除された人物は、ランダムなピクセルではなく、より多くの草で満たされるべきであることを知っています。拡散ベースの修復モデルは、複数の妥当な完了を生成し、最も一貫性のあるものを選択します。この技術は、オブジェクトの削除ツール、古い写真の傷の修復、透かしの削除を強化します。品質は、マスクされた領域のサイズ、背景の複雑さ、モデルのトレーニング データの多様性によって決まります。
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