Yapay Zeka Inpainting Nedir? Görsellerdeki Eksik Alanlar Nasıl Doldurulur

Yapay zeka inpainting nedir? Inpainting, bir yapay zeka modelinin görseldeki seçili, eksik veya istenmeyen bir alanı çevresiyle uyumlu yeni piksellerle doldurduğu bir tekniktir. Maske adı verilen bölgeyi işaretlersiniz ve model, görselin geri kalanıyla kaynaşan içerik üretir; fotoğraflardan nesneleri, insanları veya yazıları silmeyi mümkün kılan da budur.

Terim, restoratörlerin tabloların hasarlı bölgelerini elle tamamladığı sanat eseri koruma alanından gelir. Yapay zeka bunun dijital karşılığını otomatik olarak yapar.

Yapay zeka inpainting nedir ve adım adım nasıl çalışır

Kullanıcı açısından inpainting basit görünür: bir şeyin üzerini boyarsınız ve kaybolur. Perde arkasında süreç kabaca şöyle işler:

1. Girdi görseli. Orijinal fotoğraf yüklenir.
2. Maske. Boyadığınız alan, hangi piksellerin değiştirileceğini gösteren bir harita olan maskeye dönüşür. Bu pikseller bilinmeyen kabul edilir.
3. Bağlam analizi. Bir sinir ağı görselin geri kalanını inceler: boşluğun çevresindeki ve ondan uzaktaki renkleri, dokuları, çizgileri, ışığı ve yapıyı.
4. Üretim. Model, maskelenen alan için bu bağlamla tutarlı yeni piksel değerleri tahmin eder.
5. Kaynaştırma. Üretilen alan orijinalle birleştirilir, böylece yamanın kenarları görünmez.

Nesne silme aracımız tam olarak bu akışı izler: maskeyi fırçayla boyarsınız, model de onu doldurur.

Yapay zeka inpainting yapmayı nasıl öğrenir

Inpainting modelleri çok büyük görsel koleksiyonları üzerinde eğitilir. Eğitim sırasında her görselin bazı kısımları rastgele şekilli maskelerle gizlenir ve modelden bunları yeniden oluşturması istenir. Çıktısı gerçek gizli piksellerle karşılaştırılır ve model bir sonraki sefer daha iyi tahminler yapacak şekilde ayarlanır. Bunu milyonlarca kez tekrarlamak modele genel kalıpları öğretir: gökyüzünün nasıl solduğunu, tuğla duvarların nasıl tekrarlandığını, çimin neye benzediğini, bir ufuk çizgisinin bir nesnenin arkasında nasıl devam ettiğini.

Bazı modern mimariler, yalnızca boşluğun hemen yanındaki piksellere değil tüm görsele aynı anda bakacak şekilde tasarlanmıştır. İyi bilinen bir örnek, büyük maskeleri ve çit, pencere, fayans gibi tekrarlayan yapıları işlemek için geliştirilmiş açık bir model olan LaMa'dır (Large Mask Inpainting). Bu geniş bakış, güncel araçların düz çizgileri ve desenleri inandırıcı şekilde sürdürmesini sağlar.

Eğitilmiş bir model, eğitim görsellerinin kopyalarını saklamaz. Öğrenilmiş istatistiksel kalıpları parametrelerinde saklar ve bunları sizin fotoğrafınıza uygular. Bir modelin daha önce hiç görmediği fotoğraflara da genelleme yapabilmesinin nedeni budur: maskenizin çevresindeki alanın, örneğin, fayanslı bir zemin olduğunu tanır ve fayansları doğru aralık ve perspektifle sürdürür.

Maskeler neden bu kadar önemli

Maske, modele hangi pikselleri değiştirebileceğini ve hangilerini koruması gerektiğini söyler. Maskenin dışındaki her şey güvenilir bağlam olarak kabul edilir. Maske nesnenin bir kenarı veya gölgesi gibi bir kısmını kaçırırsa, model bu kalıntıyı meşru içerik olarak görür ve onu doldurulan alana yayabilir. Bu yüzden nesnenin etrafında küçük bir pay bırakarak ve gölgesini de dahil ederek boyamak daha temiz sonuçlar verir.

Inpainting ve geleneksel yöntemler

Yapay zekadan önce rötuşçular nesneleri manuel araçlarla silerdi. Her iki yaklaşım da hâlâ kullanışlıdır.

Inpainting ve üretken doldurma

Terimler örtüşür. Silgimizde kullanılan model gibi klasik yapay zeka inpainting silmeye odaklanır: maskeyi makul bir arka planla doldurur ve yeni nesneler eklemez. Metinden görsele modeller üzerine kurulu olanlar gibi üretken doldurma (generative fill) araçları da inpainting yapabilir, ancak metin istemleri kabul eder ve tamamen yeni içerik ekleyebilir; örneğin bir kişiye şapka veya bir göle tekne. Dikkat dağıtıcıları sadece silmek için, yeni şeyler uydurmak yerine arka planı sürdürmek üzere eğitildiği için silmeye odaklı bir model genellikle daha öngörülebilirdir.

Inpainting ne için kullanılır

• Çöp kutuları, kablolar, tabelalar ve dağınıklık gibi nesneleri silmek. Fotoğraftan nesne nasıl silinir yazısına bakın.
• İnsanları silmek: seyahat fotoğraflarındaki kalabalığı ve kadraja girenleri kaldırmak. Fotoğraftan insan nasıl silinir yazısına bakın.
• Yazıları silmek: sahibi olduğunuz görsellerden tarih damgalarını ve altyazıları kaldırmak.
• Fotoğraf restorasyonu: taranmış baskılardaki çizikleri, yırtıkları ve lekeleri doldurmak. Eski fotoğraflar nasıl temizlenir yazısına bakın.
• Rötuş: ürün ve portre fotoğraflarındaki kusurları, tozu ve küçük dikkat dağıtıcıları silmek.
• Modelin orijinal sınırların ötesinde yeni alanları doldurduğu, outpainting adı verilen görsel genişletme.

Akılda tutulması gereken sınırlamalar

Inpainting güçlüdür, ama sihir değildir. Sınırlarını bilmek daha iyi sonuçlar almanıza yardımcı olur.

• Tahmin eder, geri getirmez. Model bir nesnenin arkasında gerçekte ne olduğunu bilemez. Gerçeklikten farklı olabilecek makul bir dolgu üretir.
• Büyük maskeler daha zordur. Görselin ne kadar büyük kısmı maskelenirse modelin elindeki gerçek bağlam o kadar azalır ve o kadar çok şey uydurması gerekir.
• Benzersiz detaylar zordur. Bir nesnenin arkasındaki yüzler, yazılar, logolar ve belirli mimari öğeler doğru şekilde yeniden oluşturulamaz.
• Çözünürlük önemlidir. Dolgular, özellikle çok büyük görsellerde, çevredeki fotoğraftan biraz daha yumuşak görünebilir. Bir yapay zeka büyütme aracı son sonucu keskinleştirmeye yardımcı olabilir.
• Maskenin kenarları. Nesnenin bir kısmı maskenin dışında kalırsa, model onu bağlam olarak kullanıp nesnenin hayaletini yeniden oluşturabilir.

Inpainting bir görselin gösterdiği şeyi değiştirebildiği için sorumlu kullanılmalıdır: başkalarının eserlerinden filigran silmek, belgeleri değiştirmek veya yanıltıcı görseller oluşturmak için değil.

Yapay zeka inpainting'i kendiniz deneyin

Inpainting'i anlamanın en kolay yolu onu çalışırken görmektir. Bir fotoğrafı ücretsiz nesne silme aracımıza yükleyin, yok olmasını istediğiniz bir şeyin üzerini boyayın ve modelin onu uyumlu bir arka planla doldurmasını izleyin. Tekniğin nerede parladığını görmek için önce gökyüzü önündeki bir nesne gibi basit bir durumu, ardından desenli bir duvar önündeki bir nesne gibi daha zor bir durumu deneyin.