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补全不完整的场景
使用 AI 驱动的场景生成填补照片中的缺失区域，包括全景图缺口、受损区域和被裁剪的构图。
Learning Objectives
- 1使用生成式填充修复全景拼接中的缺口和接缝
- 2还原受损或不完整的历史照片中缺失的部分
- 3扩展裁剪过紧的构图，增加留白并改善视觉平衡
场景补全如何填补缺失区域
全景照片常常有不规则的边缘和缺口，因为拼接算法无法在帧之间找到匹配的重叠部分。这些位于全景图顶部和底部的三角形空白传统上会被裁掉，但这会牺牲图像面积，并可能移除有趣的前景或天空细节。生成式填充可以通过分析相邻的拼接内容并生成一致的场景延续来补全这些缺口。对于风景全景图，模型在填补天空、水面和自然地面纹理方面表现出色，因为这些图案在其训练数据中有充分的呈现。
处理大面积移除区域
照片修复是场景补全的另一个强大应用。老照片可能有撕裂的边角、水渍损伤，或被胶带或胶水残留物遮挡的部分。在仔细清洁并扫描受损原件后，选择受损区域并使用生成式填充，根据周围的视觉上下文重建那里可能原本存在的内容。对于背景区域缺失的肖像，模型可以生成合理的室内房间、户外环境或影棚背景。对于主体缺失的部分，例如移除了手或衣物一部分的受损边角，模型会利用对称线索和上下文信息来重建缺失的人体结构或织物。
在填充间保持视觉一致性
通过画布扩展来改善构图是一项微妙但有效的技巧。一张在头顶处裁剪过紧的肖像可以向上扩展以增加上方空间。一张重要前景元素在底部被截断的风景照可以向下扩展。在补全构图时，要考虑三分法则和视觉平衡。在需要的一侧生成额外空间，将主体移动到画框内更具动感的位置。要整体地评估结果，而不仅仅是检查生成的接缝，因为目标是获得更好的整体构图。
Key Takeaways
- ✓生成式填充通过生成无缝的缺口填充，免去了裁剪全景图边缘的需要
- ✓照片修复可受益于生成式填充，利用上下文线索重建受损区域
- ✓有策略地扩展裁剪过紧的构图，以改善主体位置和视觉平衡