Skip to content
AI & Machine Learning

Görüntü İç Boyama

Çevredeki bağlama dayalı makul içeriğin sentezlenmesi yoluyla bir görüntünün eksik veya hasarlı bölgelerini yeniden yapılandırmaya yönelik hesaplamalı süreç.

Görüntü iç boyama, restoratörlerin resimlerin hasarlı alanlarını dikkatlice doldurduğu, sanatın korunmasından ilham alan bir dijital restorasyon tekniği olarak başladı. İlk dijital yöntemler doku sentezini ve yama eşleştirmeyi kullanıyordu; yani yakındaki bölgelerden benzer yamalar kopyalanıyordu. Modern derin öğrenme yaklaşımları, anlamsal bağlamı anlamak için milyonlarca görüntü üzerinde eğitilmiş kodlayıcı-kod çözücü mimarilerini kullanır: çimlerin üzerinde duran kaldırılmış bir kişinin rastgele piksellerle değil, daha fazla çim ile doldurulması gerektiğini bilirler. Difüzyon bazlı iç boyama modelleri birden fazla makul tamamlama üretir ve en tutarlı olanı seçer. Bu teknik, nesne kaldırma araçlarına, eski fotoğraflar için çizik gidermeye ve filigranı kaldırmaya güç sağlar. Kalite, maskelenen bölgenin boyutuna, arka planın karmaşıklığına ve modelin eğitim verisi çeşitliliğine bağlıdır.

İlgili Araçlar