Cách Sử Dụng Generative Fill Trong Ảnh
Tìm hiểu cách generative fill (inpainting) thay thế đối tượng, sửa vùng hỏng và mở rộng nền ảnh. Hướng dẫn từng bước với AI Fill của Magic Eraser.
Product Team
Generative fill, còn gọi là inpainting, là một trong những tính năng chỉnh sửa AI thực tế nhất hiện nay. Thay vì chỉ xóa đối tượng và để lại khoảng trống, generative fill phân tích ngữ cảnh xung quanh và tổng hợp pixel mới hòa hợp tự nhiên với phần còn lại của ảnh.
Kỹ thuật này hữu ích trong nhiều tình huống: thay thế đối tượng không mong muốn, sửa chữa ảnh cũ bị hỏng, mở rộng nền ảnh để thay đổi tỷ lệ khung hình, hoặc lấp đầy khoảng trống sau khi cắt xén. AI Fill của Magic Eraser giúp mọi quy trình này trở nên dễ dàng.
Bài viết này hướng dẫn cách generative fill hoạt động, quy trình sử dụng AI Fill từng bước, và mẹo để có kết quả tự nhiên nhất.
- Generative fill tổng hợp pixel mới dựa trên ngữ cảnh xung quanh.
- Thay thế đối tượng, sửa vùng hỏng và mở rộng nền trong một công cụ.
- AI Fill phân tích kết cấu, ánh sáng và phối cảnh để tạo kết quả liền mạch.
- Không cần kỹ năng chỉnh sửa chuyên nghiệp.
Generative Fill là gì và hoạt động như thế nào
Generative fill khác với các kỹ thuật xóa cũ như clone stamp ở điểm cơ bản. Công cụ truyền thống sao chép pixel từ vùng lân cận và dán lên vùng cần thay đổi. Điều này hoạt động tốt cho kết cấu đơn giản nhưng tạo ra lỗi khi vùng liên quan đến mẫu phức tạp hoặc các cạnh.
Generative fill sử dụng mô hình khuếch tán được huấn luyện trên hàng triệu ảnh. Khi bạn chọn vùng cần lấp đầy, mô hình kiểm tra toàn bộ ảnh để xác định ngữ cảnh: đối tượng nào hiện diện, ánh sáng như thế nào, kết cấu và mẫu xung quanh vùng mục tiêu.
Sự khác biệt thực tế rất đáng kể. Nếu bạn xóa một người đứng trước bức tường gạch, generative fill sẽ tái tạo mẫu tường với đường phối cảnh đúng, kết cấu vữa và sự liên tục của bóng đổ.
- Công cụ truyền thống sao chép pixel lân cận, thường tạo ra lỗi có thể thấy được.
- Generative fill dùng mô hình khuếch tán để tổng hợp nội dung mới phù hợp ngữ cảnh.
- AI xem xét ánh sáng, phối cảnh, kết cấu và đối tượng xung quanh.
Hướng dẫn từng bước: Sử dụng AI Fill
Tải ảnh lên Magic Eraser qua web hoặc ứng dụng di động. Chọn công cụ AI Fill từ thanh công cụ. Dùng cọ tô lên vùng bạn muốn lấp đầy. Điều chỉnh kích thước cọ cho phù hợp, cọ lớn cho vùng rộng và cọ nhỏ cho các cạnh chính xác.
Sau khi đánh dấu vùng, AI Fill xử lý ảnh và tạo nội dung thay thế. Xem kết quả ở phóng to đầy đủ để kiểm tra cạnh và sự liên tục kết cấu. Nếu kết quả chưa ưng ý, bạn có thể tạo lại để nhận phiên bản khác.
Để có kết quả tốt nhất, làm theo từng giai đoạn cho vùng lớn hoặc phức tạp. Thay vì chọn toàn bộ vùng cùng lúc, lấp đầy từng phần nhỏ liên tiếp. Sau khi hoàn thành, tải ảnh đã chỉnh sửa ở độ phân giải đầy đủ.
- Tải ảnh lên và chọn công cụ AI Fill từ thanh công cụ.
- Dùng cọ tô lên vùng cần thay thế hoặc mở rộng.
- Xem kết quả ở phóng to đầy đủ để kiểm tra cạnh và kết cấu.
- Tạo lại nếu kết quả đầu tiên chưa ưng ý.
- Làm theo từng giai đoạn cho vùng lớn.
Mẹo để có kết quả tự nhiên và các trường hợp sử dụng phổ biến
Trường hợp phổ biến nhất là thay thế đối tượng. Có thể có biển báo gây mất tập trung trong nền ảnh chân dung hoặc vật thể lạ trên bàn trong ảnh sản phẩm. Chọn đối tượng không mong muốn và chạy AI Fill để thay thế bằng nội dung phù hợp. Chọn hơi rộng hơn cạnh đối tượng để AI có không gian hòa trộn mượt mà.
Mở rộng nền là ứng dụng mạnh mẽ khác. Nếu cần chuyển ảnh từ dọc sang ngang cho banner website, AI Fill có thể tạo nội dung nền bổ sung ở hai bên. Hiệu quả đặc biệt tốt cho ảnh có nền tương đối đồng nhất như trời, tường hoặc bokeh mờ.
Sửa chữa ảnh cũ hoặc hỏng là nơi generative fill thực sự tỏa sáng. Vết xước, vết rách, hư hỏng do nước và vùng phai màu có thể được chọn và lấp đầy bằng nội dung phù hợp với phong cách ảnh gốc. Quá trình từng mất hàng giờ với clone stamp giờ hoàn thành trong vài phút.
- Chọn hơi rộng hơn cạnh đối tượng để AI hòa trộn mượt mà.
- Mở rộng nền theo từng bước nhỏ cho cảnh phức tạp.
- Dùng generative fill để sửa vết xước, rách và hư hỏng do nước trong ảnh cũ.
- Tạo lại nhiều lần và so sánh kết quả để chọn phiên bản tự nhiên nhất.