图像修复最初是一种数字修复技术，灵感来自艺术品保护中对受损区域的细致填补。早期方法使用纹理合成和补丁匹配，也就是从附近区域复制相似的小块。现代深度学习方法使用在大量图像上训练的编码器-解码器和扩散模型来理解语义上下文：如果移除站在草地上的人物，空白区域会被合理的草地填充，而不是随机像素。该技术用于物体移除、旧照片划痕修复和生成式填充流程。效果取决于遮罩区域大小、背景复杂度、边缘细节和训练数据的多样性。请只在你拥有或有权编辑的图像上使用图像修复，尤其是在移除水印、人物或可识别细节时。
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