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AI & Machine Learning

이미지 인페인팅

이미지에서 누락, 마스킹 또는 손상된 영역을 주변 맥락을 바탕으로 그럴듯한 픽셀로 재구성하는 계산 과정입니다.

이미지 인페인팅은 미술 보존에서 손상된 부분을 세심하게 메우는 작업에서 영감을 받은 디지털 복원 기술로 시작되었습니다. 초기 방식은 주변의 비슷한 영역을 복사하는 텍스처 합성과 패치 매칭을 사용했습니다. 현대 딥러닝 방식은 대규모 이미지 데이터로 학습한 인코더-디코더와 확산 모델을 사용해 의미적 맥락을 이해하므로, 잔디 위의 사람을 제거하면 무작위 픽셀이 아니라 그럴듯한 잔디로 빈 영역을 채웁니다. 이 기술은 객체 제거, 오래된 사진의 스크래치 복구, 생성형 채우기 워크플로를 지원합니다. 품질은 마스크 영역의 크기, 배경 복잡도, 가장자리 세부 정보, 학습 데이터 다양성에 따라 달라집니다. 워터마크, 사람 또는 식별 정보를 제거할 때를 포함해 소유했거나 편집 권한이 있는 이미지에만 사용하세요.