理解生成式 AI 填充
了解生成式填充背后的技术，理解 AI 如何创造出与现有照片无缝融合的全新图像内容。
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Learning Objectives
- 1理解基于扩散的图像修复模型如何在所选区域内生成全新内容
- 2识别影响生成式填充质量的因素，包括选区大小、上下文以及提示词的具体程度
- 3认识照片中 AI 生成内容的伦理考量与局限
生成式填充的独特之处
生成式填充使用基于扩散的 AI 模型，在所选区域内创造出全新的图像内容。与传统的内容感知填充不同——后者克隆并混合附近区域的现有像素——生成式填充能够生成图像中其他任何地方都不存在的物体、纹理和场景。模型会分析周围的上下文，包括颜色、光照方向、透视线和主题内容，从而生成看起来像是原始照片自然组成部分的内容。
AI 如何生成符合上下文的内容
生成式填充结果的质量取决于几个关键因素。所选区域相对于整体图像的大小很重要：周围上下文丰富的小选区能产生最令人信服的结果，因为模型有清晰的视觉信息可供匹配。提示词的具体程度是另一个因素，因为提供一段描述你想生成内容的文字会引导模型朝向你预期的结果，而不是任由它自行揣测。光照一致性、透视准确性和纹理匹配都会由模型在内部进行评估，但具有强烈方向性光线或异常透视的复杂场景可能需要多次生成尝试。
适合使用生成式填充的场景
尽管生成式填充是一项强大的创意工具，但考虑在照片中生成内容所带来的伦理影响仍然很重要。在照片中添加从未存在过的物体或人物会引发关于图像真实性的问题，尤其是在新闻、法律证据和纪实场景中。许多专业机构要求在照片中添加了 AI 生成内容时进行披露。作为最佳实践，请将未经编辑的原始文件单独保存，并在场景需要真实性时对生成式编辑保持透明。
Key Takeaways
- ✓生成式填充使用扩散模型创造新内容，而不仅仅是克隆现有像素
- ✓周围上下文丰富的较小选区配合具体的文字提示词能产生最佳结果
- ✓在真实性重要时，请保留原始文件并披露 AI 生成的添加内容