วิธีลบประทับวันที่จากภาพถ่ายดิจิทัล — Magic Eraser
ลบประทับวันที่และเวลาที่ฝังอยู่ในภาพถ่ายจากกล้องดิจิทัลด้วย AI inpainting คำแนะนำทีละขั้นตอนครอบคลุมการระบุตำแหน่งประทับ เทคนิคการใช้แปรง การแก้ไขสิ่งแปลกปลอม การปรับแต่ง และการประมวลผลเป็นชุดสำหรับคลังภาพทั้งหมด
Product Marketing
ตรวจสอบโดย Magic Eraser Editorial ·
ประทับวันที่บนภาพถ่ายดิจิทัลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่ไม่ต้องการที่ผู้คนต้องการลบออกจากภาพมากที่สุด กว่าสองทศวรรษที่ผ่านมา กล้องดิจิทัลสำหรับผู้บริโภคมีตัวเลือกในตัวให้เบิร์นวันที่และเวลาลงบนภาพถ่ายโดยตรงเป็นชั้นซ้อนทับถาวร ข้อความสีส้มหรือสีเหลืองสด มักอยู่ที่มุมขวาล่าง แสดงวันที่ที่ถ่ายภาพ ผู้ใช้หลายคนเปิดใช้งานคุณสมบัตินี้โดยไม่เข้าใจว่ามันเปลี่ยนแปลงไฟล์ภาพอย่างถาวรแทนที่จะเก็บวันที่เป็นข้อมูลเมตาที่สามารถลบออกได้ ผลลัพธ์คือภาพถ่ายนับพันล้านภาพ ความทรงจำวันหยุด เหตุการณ์สำคัญของครอบครัว ช่วงเวลาในวัยเด็ก — พร้อมประทับเวลาสีสันที่รบกวนสายตาฝังอยู่ในข้อมูลพิกเซลอย่างถาวร
การลบประทับวันที่ออกจากภาพถ่ายในอดีตเป็นงานที่ tedious ใน Photoshop คุณต้องใช้เครื่องมือ clone stamp หรือ healing brush เพื่อทาสีทับข้อความด้วยตนเอง โดยสุ่มพิกเซลข้างเคียงและผสมผสานการซ่อมแซมเข้ากับภาพโดยรอบอย่างระมัดระวัง สำหรับประทับบนพื้นหลังเรียบง่ายเช่นท้องฟ้าสีฟ้า ใช้เวลาหนึ่งถึงสองนาที สำหรับประทับบนพื้นหลังซับซ้อนเช่นฝูงชน ผ้าที่มีลวดลาย หรือใบหน้าของบุคคล การซ่อมแซมด้วยตนเองอาจใช้เวลาสิบห้านาทีหรือมากกว่าต่อภาพและยังคงมีร่องรอยที่มองเห็นได้ สำหรับผู้ที่มีภาพถ่ายที่มีประทับนับร้อยหรือนับพันจากกล้องครอบครัวที่ใช้มาหลายปี การลบด้วยตนเองนั้นไม่สามารถทำได้จริง
AI inpainting ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้เปลี่ยนแปลงการลบประทับวันที่จากงานที่ต้องใช้ทักษะด้วยมือเป็นการทำงานง่ายๆ ด้วยแปรงและคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง โมเดล inpainting สมัยใหม่วิเคราะห์เนื้อหารอบๆ ประทับ ลวดลายพื้นผิว การไล่ระดับสี เส้นโครงสร้าง และความเข้าใจเชิงความหมายว่าบริเวณที่ถูกบดบังควรประกอบด้วยอะไร — และสร้างเนื้อหาภาพที่ซ่อนอยู่ขึ้นมาใหม่ด้วยความแม่นยำที่น่าทึ่ง ประทับบนพื้นหญ้าจะถูกเติมด้วยพื้นผิวหญ้าที่สมจริง ประทับบนใบหน้าจะถูกเติมด้วยโทนสีผิวและโครงสร้างใบหน้าที่สมเหตุสมผล ประทับบนอาคารจะถูกเติมด้วยรายละเอียดทางสถาปัตยกรรมที่เข้ากับเรขาคณิตโดยรอบ คู่มือนี้ครอบคลุมขั้นตอนการทำงานทั้งหมดสำหรับการลบประทับวันที่จากภาพถ่ายเดี่ยวและการประมวลผลเป็นชุดสำหรับคลังภาพทั้งหมดที่มีประทับ
- ประทับวันที่ถูกเบิร์นลงในข้อมูลพิกเซลโดยตรง ไม่ได้ถูกเก็บเป็นข้อมูลเมตาที่สามารถลบได้ — ต้องใช้ inpainting ไม่ใช่แค่การครอป เพื่อลบออกโดยไม่สูญเสียเนื้อหาของภาพ
- AI inpainting วิเคราะห์พื้นผิว สี โครงสร้าง และเนื้อหาเชิงความหมายรอบข้างเพื่อสร้างสิ่งที่ประทับปกปิดขึ้นมาใหม่ ให้ผลลัพธ์ที่เข้ากับบริเวณภาพที่อยู่ติดกัน
- ประทับบนพื้นหลังที่สม่ำเสมอเช่นท้องฟ้าหรือพื้นถนนจะถูกลบได้สะอาดในครั้งเดียว ประทับบนพื้นผิวที่ซับซ้อนอาจต้องผ่านการแก้ไขครั้งที่สองด้วยแปรงขนาดเล็ก
- ภาพถ่ายที่มีประทับวันที่มักมาจากกล้องรุ่นเก่า — การปรับปรุงด้วย AI หลังการลบประทับช่วยแก้ไขปัญหาสีเพี้ยน ภาพเบลอ และค่าแสงที่ผิดปกติซึ่งพบบ่อยในการถ่ายภาพดิจิทัลยุคแรก
- การประมวลผลเป็นชุดลบประทับจากคลังภาพทั้งหมดในครั้งเดียว โดยกำหนดเป้าหมายที่พิกัดหน้าจอเดียวกันในทุกภาพจากกล้องตัวเดียวกัน
เหตุใดประทับวันที่จึงมีอยู่และเหตุใดจึงเป็นปัญหา
คุณสมบัติประทับวันที่มีต้นกำเนิดในกล้องฟิล์มในช่วงทศวรรษ 1980 โมดูล LED หรือ LCD ขนาดเล็กภายในตัวกล้องฉายวันที่ลงบนฟิล์มเนกาทีฟโดยตรงระหว่างการถ่ายภาพ นี่เป็นวิธีเดียวที่เชื่อถือได้ในการบันทึกว่าภาพถ่ายถูกถ่ายเมื่อใด เพราะฟิล์มเนกาทีฟไม่มีข้อมูลเมตา เมื่อกล้องดิจิทัลมาถึงในช่วงปลายทศวรรษ 1990 และต้นทศวรรษ 2000 ผู้ผลิตยังคงนำคุณสมบัตินี้ต่อไปแม้ว่าไฟล์ดิจิทัลจะสามารถเก็บวันที่เป็น EXIF metadata ซึ่งเป็นข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในไฟล์ที่โปรแกรมดูภาพใดๆ ก็สามารถอ่านได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงภาพ本身 คุณสมบัติประทับยังคงอยู่เพราะผู้บริโภคคุ้นเคยจากยุคฟิล์มและเพราะกล้องดิจิทัลยุคแรกมักทำให้การตั้งค่าประทับวันที่หาได้ง่ายกว่าในระบบเมนูเมื่อเทียบกับการตั้งค่า EXIF metadata
ปัญหาของประทับวันที่ที่ถูกเบิร์นคือมันเปลี่ยนแปลงภาพอย่างถาวรในทางที่ไม่มีความตั้งใจให้เป็นศิลปะหรือให้ข้อมูลในระยะยาว แตกต่างจาก EXIF metadata ซึ่งถูกซ่อนไว้จนกว่าคุณจะร้องขอ มองเห็นประทับได้เสมอ ในงานพิมพ์ ในกรอบดิจิทัล ในโพสต์โซเชียลมีเดีย ในอัลบั้มภาพ และในทุกบริบทอื่นที่ภาพปรากฏ พระอาทิตย์ตกวันหยุดที่สวยงาม ภาพครอบครัวที่เป็นธรรมชาติ หรือวันเกิดของเด็ก ถูกทำเครื่องหมายอย่างถาวรด้วยข้อความสีสันที่ดึงสายตาออกจากตัวแบบ ตำแหน่งของประทับที่มุมภาพหมายความว่ามันมักจะทับซ้อนกับส่วนที่ interesting ที่สุดในเชิงองค์ประกอบของภาพ สีสันสดใสของมันทำให้มันเป็นองค์ประกอบที่เด่นชัดทางสายตาที่สุดในเฟรมเสมอ
หลายคนค้นพบปัญหาประทับวันที่หลายปีหรือหลายทศวรรษหลังจากถ่ายภาพ เมื่อพวกเขาต้องการพิมพ์ แบ่งปัน หรือเก็บรักษาคลังภาพครอบครัว พ่อแม่ที่แปลงภาพถ่ายวัยเด็กของลูกเป็นดิจิทัลพบภาพนับร้อยภาพที่มีประทับ ครอบครัวที่สแกนคอลเล็กชันภาพถ่ายของญาติผู้ล่วงลับพบว่าทุกภาพมีประทับ นักเดินทางที่ทบทวนภาพวันหยุดเก่าๆ ต้องการโพสต์บนโซเชียลมีเดียแต่ประทับทำให้ภาพดูเก่าและไม่เป็นมืออาชีพ ในทุกกรณีนี้ คุณค่าทางอารมณ์ของภาพถ่ายสูง ปริมาณภาพที่มีประทับมีมาก และความเร่งด่วนในการลบประทับเป็นเรื่องจริง ทำให้การลบเป็นชุดด้วย AI เป็นความสามารถที่จำเป็นไม่ใช่แค่คุณสมบัติเสริม
- ประทับวันที่มีต้นกำเนิดในกล้องฟิล์มยุค 1980 ซึ่งการฝังวันที่บนเนกาทีฟเป็นวิธีเดียวที่เชื่อถือได้ในการบันทึกเวลาที่ถ่ายภาพ
- กล้องดิจิทัลยังคงมีคุณสมบัตินี้ต่อไปแม้ EXIF metadata ทำให้มันไม่จำเป็น — เมนูกล้องยุคแรกทำให้การเปิดประทับทำได้ง่ายกว่าข้อมูลเมตาที่มองไม่เห็น
- ประทับที่ถูกเบิร์นจะเปลี่ยนแปลงภาพอย่างถาวรและไม่สามารถซ่อนหรือปิดได้หลังจากบันทึกภาพแล้ว แตกต่างจาก EXIF data ที่ยังคงมองไม่เห็นจนกว่าจะร้องขอ
- คนส่วนใหญ่ค้นพบปัญหาประทับหลายปีต่อมาเมื่อเก็บถาวร พิมพ์ หรือแบ่งปันภาพครอบครัว — ทำให้การลบเป็นชุดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการฟื้นฟูคลังภาพในทางปฏิบัติ
AI inpainting สร้างเนื้อหาภายใต้ประทับวันที่ขึ้นมาใหม่ได้อย่างไร
AI inpainting สำหรับการลบประทับวันที่ทำงานโดยถือว่าบริเวณที่มีประทับเป็นพื้นที่ที่หายไปของภาพและทำนายว่าพิกเซลใดควรเติมเต็มโดยอิงจากบริบทภาพรอบข้าง กระบวนการประกอบด้วยหลายขั้นตอนการวิเคราะห์: โมเดลจะระบุขอบเขตที่แน่นอนของข้อความประทับก่อน แยกชั้นซ้อนทับสีส้มหรือสีเหลืองออกจากข้อมูลภาพด้านล่าง ในบางกรณี ร่องรอยของเนื้อหาต้นฉบับยังมองเห็นได้ผ่านหรือรอบๆ ตัวอักษรประทับ โมเดลใช้ร่องรอยเหล่านี้เป็นเบาะแสเพิ่มเติมสำหรับการสร้างใหม่ จากนั้นโมเดลจะวิเคราะห์พื้นผิว สี และรูปแบบโครงสร้างในบริเวณโดยรอบเพื่อสร้างการทำนายว่าเนื้อหาที่ซ่อนอยู่ควรมีลักษณะอย่างไร
ความซับซ้อนของ inpainting สมัยใหม่ปรากฏชัดเมื่อคุณพิจารณาความหลากหลายของพื้นหลังที่ประทับวันที่สามารถปกคลุมได้ ประทับบนท้องฟ้าเปิดต้องสร้างการไล่ระดับสีที่ราบรื่นซึ่งเข้ากับการเปลี่ยนจากสีฟ้าเป็นสีขาวโดยรอบ ประทับบนทุ่งหญ้าต้องสร้างพื้นผิวอินทรีย์ที่สมจริงในขนาดและการวางแนวที่ถูกต้อง ประทับบนใบหน้าบุคคลต้องเข้าใจกายวิภาคของใบหน้า โทนสีผิว รูปแบบเงา โครงสร้างสามมิติของใบหน้า — และสร้างเนื้อหาใบหน้าที่สมเหตุสมผลซึ่งคงเอกลักษณ์ของบุคคลนั้นไว้ ประทับบนข้อความบนป้ายต้องรับรู้ว่าเนื้อหาที่อยู่ด้านล่างคือข้อความและสร้างรูปทรงตัวอักษรที่สมเหตุสมผลแม้ว่าจะไม่สามารถกู้คืนตัวอักษรที่แน่นอนได้
ความเข้าใจเชิงความหมายของเนื้อหาภาพของโมเดล inpainting คือสิ่งที่ทำให้การลบด้วย AI แตกต่างจากเทคนิคเก่าๆ เช่น การสังเคราะห์พื้นผิวตามความถี่ การใช้ clone stamp และ healing brushes ทำงานโดยการคัดลอกพิกเซลใกล้เคียงโดยไม่เข้าใจว่าพิกเซลเหล่านั้นแทนอะไร หากพิกเซลใกล้เคียงมีพื้นผิวที่แตกต่าง ขอบเงา หรือขอบโครงสร้าง เครื่องมือ clone จะคัดลอกองค์ประกอบเหล่านั้นเข้าไปในบริเวณที่ซ่อมแซมอย่างซื่อสัตย์ ทำให้เกิดสิ่งแปลกปลอมที่มองเห็นได้ AI inpainting เข้าใจว่าบริเวณที่ซ่อมแซมควรประกอบด้วยอะไร เช่น การต่อเนื่องของลวดลายกำแพงอิฐ และสร้างอิฐที่ตรงกับขนาด สี ระยะรอยต่อปูน และการบิดเบือนเปอร์สเปคทีฟของกำแพงโดยรอบ แม้ว่าจะไม่มีลวดลายอิฐที่เหมือนกันอยู่ใกล้ๆ ให้คัดลอก
- AI inpainting ระบุขอบเขตประทับ วิเคราะห์บริบทโดยรอบ และทำนายเนื้อหาที่หายไปโดยใช้ลวดลายพื้นผิว การไล่ระดับสี และเรขาคณิตโครงสร้าง
- โมเดลสมัยใหม่เข้าใจเนื้อหาเชิงความหมาย — มันสร้างการไล่ระดับท้องฟ้าที่สมเหตุสมผล พื้นผิวอินทรีย์ กายวิภาคใบหน้า และรายละเอียดสถาปัตยกรรมตามสิ่งที่บริเวณที่ถูกบดบังควรประกอบด้วย
- ร่องรอยของเนื้อหาต้นฉบับที่มองเห็นผ่านหรือรอบๆ ตัวอักษรประทับให้เบาะแสเพิ่มเติมสำหรับการสร้างใหม่ที่ปรับปรุงความแม่นยำของการซ่อมแซม
- ความเข้าใจเชิงความหมายทำให้ AI inpainting แตกต่างจาก clone stamping: AI สร้างเนื้อหาที่ถูกต้องตามบริบทแทนที่จะคัดลอกพิกเซลใกล้เคียงอย่างไม่เลือกเข้าสู่บริเวณที่ซ่อมแซม
การจัดการประทับวันที่ในตำแหน่งที่ยากบนพื้นหลังซับซ้อน
ประทับวันที่บนพื้นหลังที่สม่ำเสมอหรือค่อยๆ เปลี่ยนแปลง ท้องฟ้า กำแพง พื้นถนน น้ำนิ่ง — มักจะลบได้สมบูรณ์แบบในครั้งเดียวเพราะโมเดล inpainting มีบริบทมากมายและความซับซ้อนต่ำในการสร้างใหม่ ความท้าทายเกิดขึ้นเมื่อประทับทับซ้อนกับเนื้อหาความถี่สูงที่ซับซ้อน: ฉากฝูงชนที่ใบหน้าแต่ละคนถูกบดบังบางส่วน ข้อความบนป้ายหรือเอกสารที่ตัวอักษรถูกขัดจังหวะ ผ้าที่มีลวดลายซึ่งต้องทอต่อเนื่องอย่างถูกต้อง หรือกิ่งไม้กับท้องฟ้าที่โมเดลต้องตัดสินใจว่าพิกเซลใดเป็นกิ่งไม้และพิกเซลใดเป็นท้องฟ้าภายในบริเวณที่ซ่อมแซม
สำหรับตำแหน่งที่ยากเหล่านี้ กลยุทธ์สองรอบให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด รอบแรกจะลบประทับและสร้างการสร้างใหม่เบื้องต้น ซูมเข้าและประเมินผลลัพธ์ที่ 100 เปอร์เซ็นต์ มองหาจุดเบลอที่โมเดลเฉลี่ยพื้นผิวที่ขัดแย้งกัน สิ่งแปลกปลอมของลวดลายซ้ำที่โมเดลวนไทล์พื้นผิวอย่างเห็นได้ชัดเกินไป ความไม่ต่อเนื่องของสีที่ขอบระหว่างบริเวณที่ inpainted กับภาพต้นฉบับ และการแตกของโครงสร้างที่เส้น ขอบ หรือลวดลายไม่ต่อเนื่องอย่างถูกต้องผ่านการซ่อมแซม จากนั้นทำรอบที่สองแบบเจาะจงด้วยแปรงขนาดเล็กลงเฉพาะบริเวณที่ไม่สมบูรณ์ ให้โมเดลมีบริเวณที่เล็กลงและถูกจำกัดมากขึ้นในการสร้างใหม่ โดยใช้ผลลัพธ์จากรอบแรกเป็นบริบทเพิ่มเติม
ประทัดวันที่บางตำแหน่งไม่สามารถกู้คืนได้จริงที่ความละเอียดเต็ม ตัวอย่างเช่น ประทับบนใบหน้าเล็กๆ โดยตรงในภาพกลุ่ม อาจบดบังรายละเอียดที่ไม่มี AI ใดสามารถสร้างขึ้นใหม่ได้อย่างสมเหตุสมผลจากบริบทโดยรอบเพียงอย่างเดียว ในกรณีเหล่านี้ การลบจะสร้างบริเวณรูปหน้าที่ดูเหมือนมนุษย์โดยทั่วไปแต่ไม่ตรงกับบุคคลต้นฉบับ หากเนื้อหาที่ถูกบดบังมีความสำคัญ ให้พิจารณาว่าการครอปภาพเพื่อแยกบริเวณประทับออกเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า inpainting หรือไม่ สำหรับวัตถุประสงค์ในการเก็บถาวร ควรตรวจสอบด้วยว่ากล้องต้นฉบับบันทึกเวอร์ชันที่ไม่มีประทับไว้หรือไม่ กล้องบางรุ่นเก็บประทับวันที่เป็นขั้นตอนการประมวลผลที่ใช้กับ JPEG ขณะที่คงไฟล์ RAW ที่ไม่ถูกแก้ไขไว้หากกล้องถูกตั้งค่าให้บันทึกทั้งสองรูปแบบ
- พื้นหลังที่สม่ำเสมอเช่นท้องฟ้า น้ำ และกำแพงลบได้สมบูรณ์แบบในครั้งเดียวเพราะโมเดล inpainting มีบริบทที่เรียบง่ายและมากมายในการสร้างใหม่
- ตำแหน่งที่ซับซ้อนบนใบหน้า ข้อความ หรือพื้นผิวที่มีลวดลายได้ประโยชน์จากกลยุทธ์สองรอบ: การลบครั้งแรกตามด้วยการแก้ไขแบบเจาะจงด้วยแปรงขนาดเล็ก
- มองหาจุดเบลอ สิ่งแปลกปลอมของลวดลายซ้ำ ความไม่ต่อเนื่องของสี และการแตกของโครงสร้างที่ขอบระหว่างบริเวณที่ inpainted และภาพต้นฉบับ
- ตรวจสอบว่ากล้องบันทึกไฟล์ RAW ที่ไม่มีประทับควบคู่กับ JPEG ที่มีประทับหรือไม่ — กล้องบางรุ่นใช้ประทับเฉพาะกับเส้นทางการประมวลผล JPEG
การประมวลผลเป็นชุดสำหรับคลังภาพที่มีประทับวันที่
พลังที่แท้จริงของการลบประทับวันที่ด้วย AI ปรากฏชัดเมื่อนำไปใช้กับคลังภาพแทนที่จะเป็นภาพเดี่ยว กล้องครอบครัวที่ใช้เป็นเวลาห้าถึงสิบปีโดยเปิดคุณสมบัติประทับวันที่ไว้อาจสร้างภาพถ่ายที่มีประทับนับพันภาพ และการกู้คืนทีละภาพ แม้ว่า AI จะทำให้การลบแต่ละภาพรวดเร็ว — ก็ไม่สามารถทำได้จริงสำหรับคนส่วนใหญ่ การประมวลผลเป็นชุดแก้ปัญหานี้โดยใช้การดำเนินการลบประทับกับทั้งโฟลเดอร์ภาพในการทำงานครั้งเดียว โดย AI วิเคราะห์และ inpaint แต่ละภาพโดยอิงจากเนื้อหาเฉพาะของมัน
ขั้นตอนการทำงานแบบเป็นชุดใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติสำคัญของประทับวันที่จากกล้อง: สำหรับกล้องใดๆ ก็ตาม ประทับจะปรากฏในตำแหน่งหน้าจอเดียวกันทุกประการด้วยขนาดฟอนต์และสีเดียวกัน ซึ่งหมายความว่าสามารถกำหนดบริเวณที่จะลบได้ครั้งเดียวและนำไปใช้กับทุกภาพจากกล้องนั้น อัปโหลดโฟลเดอร์ภาพที่มีประทับ ทำเครื่องหมายบริเวณประทับบนภาพตัวแทนหนึ่งภาพ ตัวประมวลผลเป็นชุดจะใช้มาสก์บริเวณเดียวกันกับทุกภาพในชุด จากนั้น AI จะ inpaint แต่ละภาพอย่างอิสระ ภาพหญ้าได้การสร้างพื้นหญ้า ภาพท้องฟ้าได้การสร้างท้องฟ้า ภาพบุคคลได้การสร้างใบหน้า — แต่บริเวณเป้าหมายเหมือนกันสำหรับทั้งหมด
สำหรับคลังภาพขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมหลายกล้อง คุณอาจต้องกำหนดบริเวณประทัดสองหรือสามบริเวณ หนึ่งสำหรับแต่ละรุ่นกล้องที่มีส่วนร่วมในคอลเล็กชัน จัดเรียงคลังภาพตามรุ่นกล้องโดยใช้ EXIF data จัดกลุ่มภาพ และประมวลผลแต่ละกลุ่มด้วยบริเวณประทัดที่ถูกต้อง ขั้นตอนการทำงานทั้งหมดสำหรับคลังภาพพันภาพ การจัดเรียง การจัดกลุ่ม การกำหนดบริเวณประทัด และการรันแบตช์ — ใช้เวลาทำงานจริงสามสิบถึงหกสิบนาที เมื่อเทียบกับการแก้ไขด้วย Photoshop ด้วยมือเป็นสัปดาห์ที่คลังภาพเดียวกันต้องใช้ด้วยเครื่องมือดั้งเดิม ผลลัพธ์คือคลังภาพที่สะอาด ปราศจากประทัด ที่สามารถพิมพ์ แบ่งปัน และเก็บรักษาได้โดยไม่มีการรบกวนทางสายตาจากประทับเวลาสีส้ม
- ประทับวันที่จากกล้องจะปรากฏในตำแหน่งหน้าจอเดียวกันด้วยฟอนต์เดียวกันสำหรับกล้องรุ่นเดียวกัน ทำให้การลบเป็นชุดทำได้จริงโดยกำหนดบริเวณเพียงครั้งเดียว
- แต่ละภาพในชุดได้รับ AI inpainting อิสระตามเนื้อหาเฉพาะของมัน — บริเวณที่ลบใช้ร่วมกันแต่การสร้างใหม่เป็นแบบเฉพาะบุคคล
- จัดเรียงคลังภาพจากหลายกล้องโดย EXIF camera model เพื่อจัดกลุ่มภาพที่มีตำแหน่งประทับตรงกัน จากนั้นประมวลผลแต่ละกลุ่มด้วยมาสก์บริเวณที่เหมาะสม
- คลังภาพพันภาพใช้เวลาทำงานจริงสามสิบถึงหกสิบนาทีด้วยการประมวลผลเป็นชุด เทียบกับหลายสัปดาห์ของการแก้ไขด้วยมือด้วยเครื่องมือ Photoshop แบบดั้งเดิม