7 dk okuma
Yapay Zeka Fotoğraflarda Nesneleri Nasıl Siler ve Değiştirir (Inpainting)
Goruntu inpainting icin acik ve durust bir rehber: yapay zeka maskelenmis bir bolgeyi cevredeki baglamla nasil makul icerikle doldurur, klasik yontemlerden modern uretken doldurmaya kadar, gercek kullanimlar ve gercek sinirlarla birlikte.
Inpainting aslinda ne demek
Inpainting, bir goruntudeki eksik veya secili bir bolgeyi, sanki hep oradaymis gibi gorunen iceriklerle doldurma isidir. Kelime, restoratorlerin bir tablonun hasarli alanlarini dikkatle tamamladigi sanat koruma alanindan gelir. Dijital halinde bir bolgeyi isaretlersiniz (bir maske) ve yazilimdan, cevresindeki her seye bakarak orada ne olmasi gerektigini yeniden olusturmasini istersiniz.
Ayni kelimenin altinda iki is gizlidir. Silme, istenmeyen bir nesneyi maskeleyip bosluğun inandirici bir arka planla dolmasini istemektir. Degistirme ise bir bolgeyi maskeleyip yerine genellikle bir metin komutuyla yonlendirilen yeni bir sey koymaktir. Ikisi de ayni temel fikre dayanir: bilgisayar cevredeki pikselleri baglam icin inceler, sonra renk, isik, doku ve perspektif olarak uyumlu pikseller uretir.
Inpainting'i bilgili bir tahmin olarak dusunmek yardimci olur. Orijinal icerik gittigi icin sistem gercegi geri getiremez. Yalnizca gorduğu ve ogrendigi seye gore en makul dolguyu uretebilir.
Eski yontem: yakindaki pikselleri kopyalamak
Derin ogrenmeden once inpainting iki ana yontem ailesi kullaniyordu. Ilki, 2000 yilinda Bertalmio ve meslektaslari tarafindan sunuldu ve boşluğu bir fizik problemi gibi ele aldi. Kismi diferansiyel denklemler kullanarak renk ve kenar bilgisini maskenin sinirindan iceriye dogru tasidi, cizgileri bosluğa duzgunce uzatti. Bu, ince cizikler ve kucuk duz bolgelerde iyi calisir ama doku uretmekte zorlanir.
Ikinci aile yama tabanlidir; 1999'da Efros ve Leung'un doku calismasina dayanir ve 2009'da PatchMatch algoritmasiyla buyuk olcude hizlandirildi. Bu yontemler piksel uretmek yerine, goruntunun geri kalaninda boşluğun cevresine benzeyen yamalari arar, sonra onlari kopyalayip harmanlar. Cimende duran bir kisiyi silerseniz, yontem fotoğraftaki baska cim alanlarini bulup bosluğun uzerine diker.
Bu klasik yontemler hizli ve ongorulebilirdir ve hala bircok basit silme aracini calistirir. Zayifliklari, yalnizca goruntude zaten var olani yeniden kullanabilmeleridir. Gizli bir nesnenin nasil gorunmesi gerektigini akil yurutemezler, bu yuzden buyuk veya karmasik bosluklar cogu zaman tekrarli ya da bulanik cikar.
Yeni yontem: milyonlarca goruntu gormus yapay zeka
Modern inpainting, buyuk goruntu koleksiyonlariyla egitilmis sinir aglari kullanir, bu yuzden dunyanin genelde nasil gorundugune dair genel bir bilgi tasirlar. Erken bir atilim, uretken cekismeli ag kullanan Context Encoder oldu: bir ag boşluğu doldurur, ikinci bir ag sonucun gercek gorunup gorunmedigini degerlendirir ve dolduran agi gelistirmeye zorlar.
Sonraki modeller, agin goruntunun uzak kisimlarindan ayrinti odunc almasini saglayan baglamsal dikkati ve once kaba bir dolgu cizip sonra onu inceltey kabadan inceye tasarimlari ekledi. Bugunku en gelismis yontem difuzyon modellerini kullanir. Bunlar maskelenmis bolgeyi rastgele gurultu olarak baslatir ve bu gurultuyu adim adim kaldirir, her adimi yeni icerigin cevredeki piksellerle ve istege bagli olarak bir metin komutuyla tutarli kalacagi sekilde yonlendirir.
Bu, Adobe Photoshop gibi araclardaki uretken doldurma ozelliklerinin arkasindaki teknolojidir; Firefly modeli icerik ekleme, silme veya degistirme icin difuzyon tabanli bir gecis yapar. Eski yontemlere gore buyuk avantaji akil yurutmedir: model yakin pikselleri yalnizca kopyalamak yerine, isigi ve perspektifi eslesterek dogrudan kopyalamadigi makul yapilar uretebilir.
Inpainting'in gercekten ise yaradigi yerler
En yaygin gunluk kullanim, dikkat dagitan seyleri kaldirmaktir: kadraja giren bir el, bir cop kovasi, bir yansima, bir tarih damgasi ya da gosterme hakkiniz olmayan bir logo. Koruma ve film restorasyonu, ciziklari ve hasari onarmak icin kullanir. Fotoğrafcilar, yeniden cekim yapmadan arka planlari temizlemek icin kullanir.
E-ticaret icin inpainting sessizce cok is yapar. Bir urunun arkasindaki alani temizleyip arka planin duz veya beyaz gorunmesini saglamak bir inpainting problemidir. Kadraja sizmis bir fiyat etiketini, bir kelepceyi ya da bir tripod ayagini kaldirmak da oyledir. Daginik bir yuzeyi temiz bir yuzeyle degistirmek, tek bir urun fotoğrafinin tum katalogda calismasini saglar.
Renderivo, urun fotoğraflari icin bu fikre dayanir: arka plani temizle, urunu beyaza yerlestir ve tutarli bir sekilde cerceveye al, boylece bir ilan studyo olmadan derli toplu gorunur. Sonrasinda ayni boyutlara da ihtiyaciniz olursa, bir kare urun fotoğrafi olusturucu tum gorselleri magaza genelinde ayni sekilde tutar; bu onemlidir cunku bircok pazar yeri kare kucuk resimler bekler.
Akilda tutulmasi gereken durust sinirlar
Inpainting icerik uretir, bu yuzden kendinden emin bir sekilde yanlis olabilir. Metin, logolar, eller ve tekrar eden desenler gibi ince ayrintilar bilinen sekilde zordur; bozuk harfler ya da uyumsuz dokular gorebilirsiniz. Maskelenmis bolge ne kadar buyukse, sistemin o kadar cok tahmin etmesi gerekir ve garip bir nesne ya da ek yeri ortaya cikma olasiligi artar.
Isik ve perspektif kayabilir, ozellikle cam ve taki gibi yansitici veya saydam urunlerde; model yansimalari silebilir ya da uydurabilir. Sonuclar bir olcude rastgeledir: ayni maske ve komut her seferinde farkli dolgu verebilir, bu yuzden ciktiyi gozden gecirmek onemlidir.
Bir durustluk cizgisi de vardir. Dikkat dagitan bir arka plani kaldirmak adildir; bir urunu, musteriye ulasanla artik uyusmayacak sekilde degistirmek degildir. Inpainting'i daha temiz ve dogru goruntuler icin bir arac olarak gorun, yaniltici goruntuler icin degil ve yayinlamadan once sonucu her zaman tam boyutta kontrol edin.
Sık sorulan sorular
Inpainting ile uretken doldurma ayni sey mi?
Uretken doldurma, difuzyon modelleri uzerine kurulu komutla yonlendirilen inpainting icin populer bir urun adidir. Inpainting ise daha genis ve daha eski bir terimdir; klasik yama ve denklem tabanli teknikler dahil, hicbir metin komutu olmadan bir bolgeyi dolduran yontemleri de kapsar.
Silinen nesneler neden bazen soluk bir hayalet ya da bulaniklik birakir?
Maskelenen alan buyukken ya da cevre kalabalikken sistemin guvenilir baglami azdir, bu yuzden yakin dokuyu ortalar veya tekrarlar. Bu, yumusak bir bulasma ya da soluk bir ana hat olusturabilir. Daha kucuk, daha temiz maskeler ve daha kaliteli modeller bunu azaltir.
Yapay zeka bir nesnenin gercekten arkasinda olani geri getirebilir mi?
Hayir. Orijinal pikseller gittigi icin inpainting gizli gercegi ortaya cikaramaz. Goruncen cevreye ve modelin egitim sirasinda ogrendigine gore en makul icerigi uretir; bu bir geri getirme degil, inandirici bir tahmindir.
Urun fotoğraflarinda inpainting kullanmak guvenli mi?
Daginikligi, kadraja giren nesneleri ya da kalabalik bir arka plani kaldirmak gibi temizlik isleri icin evet. Dikkat edilecek nokta dogruluktur: urunun kendisini, alicilara ulasani yanlis gosterecek sekilde degistirmeyin ve ozellikle yansitici ya da ayrintili urunlerde duzenlemeleri her zaman gozden gecirin.
İlgili ücretsiz araçlar
Studyo olmadan urun fotoğraflarini temizleyin
Arka plan temizliginin, beyaz arka planlarin ve tutarli cercevelemenin kendi urun cekimlerinizde nasil calistigini gorun. Yeni hesaplar denemek icin ucretsiz kredi alir.