Inpainting de imagem

O inpainting de imagem começou como uma técnica de restauração digital inspirada na conservação de arte, em que restauradores preenchem cuidadosamente áreas danificadas. Os primeiros métodos usavam síntese de textura e correspondência de patches, copiando fragmentos semelhantes de regiões próximas. Abordagens modernas de deep learning usam modelos encoder-decoder e de difusão treinados em grandes conjuntos de imagens para entender o contexto semântico: uma pessoa removida de um gramado é substituída por grama plausível, não por pixels aleatórios. A técnica impulsiona ferramentas de remoção de objetos, reparo de arranhões em fotos antigas e fluxos de preenchimento generativo. A qualidade depende do tamanho da máscara, da complexidade do fundo, dos detalhes das bordas e da diversidade dos dados de treinamento. Use inpainting apenas em imagens que você possui ou tem permissão para editar, especialmente ao remover marcas d'água, pessoas ou detalhes identificáveis.