インペインティング

インペインティングは、画像の選択された領域をマスクし、周囲の領域と自然に溶け込むAI生成コンテンツで埋める技術です。画像全体を再生成せずに特定の部分に狙いを定めた編集を可能にし、修正、オブジェクト削除、要素の置き換えに最適です。

ユーザーが変更する領域にマスクを定義し、これがどのピクセルを置き換えるかをAIモデルに伝えます。次にモデルは周囲の画像のコンテキスト（色、テクスチャ、ライティング、構図の論理）を分析し、与えられたテキストプロンプトに導かれつつ、画像の残りのスタイルとコンテキストに一致する新しいコンテンツをマスク領域に生成します。

必ずしも必要ではありません。インペインティングはテキストプロンプトなしでも機能し、その場合モデルは周囲のコンテキストに基づいてマスク領域をインテリジェントに再構築しようとします。オブジェクトを削除してその背後の背景をモデルに埋めさせるのに役立ちます。テキストプロンプトがあれば、マスク領域に表示されるものを指示し、ある要素を特定のものに置き換えられます。

一般的な用途には、画像から不要なオブジェクトや人物を削除する、歪んだ手や解剖学的な誤りといった生成アーティファクトを修正する、特定の構図要素を置き換える、特定の領域の背景を変える、大部分は成功しているが1〜2か所に狙いを定めた改善を必要とする領域があるAI生成画像を反復的に精緻化することが含まれます。

インペインティングは既存の画像境界内の領域を埋めたり置き換えたりし、アウトペインティングは既存のシーンを継続する新しいコンテンツを生成して画像を元の縁の外へ拡張します。両方とも画像コンテキストに対するAIの理解を使いますが、インペインティングは内部の修正と変更に、アウトペインティングは拡張とリフレーミングに使われます。

インペインティングは、Adobe Photoshopの生成塗りつぶし機能、インペインティングモデルのバリアントを持つStable Diffusionインターフェース、Runway、DALL-Eの編集モードを含む数多くのAIツール、そして多くの専門的なAI画像編集プラットフォームで利用できます。この技術はプロ向け・消費者向けのAIツール全体で広く対応されています。

非常に狭い領域を選択するのではなく、問題のある箇所の周囲を広めにマスクすると、モデルが周囲のコンテキストを理解し、より統合された結果を生むのに役立ちます。マスク領域に表示されるべきものを正確に指定する、明確で記述的なプロンプトも結果を改善します。精度が重要なときは、複数回のインペインティングを試して最良の結果を選ぶのが一般的な手法です。

はい。インペインティングは、AI生成であれ撮影であれ、あらゆる画像で機能します。写真のレタッチ、背景の削除と置き換え、商用の写真編集ワークフローで広く使われています。インペインティングに使われるAIモデルは通常、多様な画像データで訓練されており、写真とソース素材の両方のスタイルとコンテンツに適応できます。