修復

修復は伝統的な美術修復に始まり、修復者が損傷した絵画の欠損部分を細心の注意を払って手描きしました。デジタル修復は、この概念を自動化されたプロセスに変換します。初期のアルゴリズムでは、拡散方程式を使用して、周囲の色とテクスチャを欠落領域に伝播させていました。最新の AI ベースの修復では、数百万枚の画像でトレーニングされた深層学習モデルを使用して、ローカル テクスチャ パターンとグローバル シーンの理解の両方を考慮して、ギャップを埋めるコンテンツを予測します。これらのモデルは、単純なテクスチャのコピーでは明らかな繰り返しアーティファクトが発生するような大きな塗りつぶし領域全体で視覚的な一貫性を維持することに優れています。\n\n1960 年代にスキャンされた、一隅に水のシミがある家族写真を考えてみましょう。染みによって背景の一部と人物の肩が見えなくなります。 AI 修復は、周囲の生地のパターン、肌の色調、背景要素を分析して、隠されていたものを再構築します。結果は、元の画像の時代に適したスタイルと写真の特徴を保持します。\n\nインペイントは、画像内の他の場所からコピーするのではなく、真に新しいコンテンツを生成するため、単純なクローン作成とは異なります。これは、クローンを作成する適切なソース マテリアルが存在しない大きな欠落領域を処理できることを意味します。また、クローン スタンプの動作を検出可能にする明らかな繰り返しパターンも回避します。\n\nMagic Eraser は AI 修復を利用して、ワンクリックでオブジェクトを削除します。ユーザーが不要な要素を選択すると、修復モデルは状況に応じて適切なコンテンツで領域を埋めます。草があるべき場所に草を生成したり、レンガ パターンを継続したり、空のグラデーションを延長したりします。 AI FilAI Fill は修復をさらに拡張し、ユーザーが周囲の視覚的コンテキストに基づいて選択された領域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。この削除と生成の組み合わせにより、ユーザーは不要な要素を消去できるだけでなく、複雑な建築の詳細、自然の風景、従来の編集方法に挑戦する繰り返しパターンなどの複雑な背景をシームレスに再構築できることになります。