素晴らしい写真を撮るのがますます簡単になりました。
休日の旅行には写真撮影が欠かせません。しかし、景勝地で撮った写真のほとんどは、背景に何か余分なものがあるか、何かが欠けているかのどちらかで、多かれ少なかれ残念な写真になります。
「完璧な」画像を取得することは、履歴書研究者が長年努力してきた目標の 1 つです。最近、Google Research とコーネル大学の研究者が協力して、「本物の画像補完」テクノロジー、つまり画像補完のための生成モデルである RealFill を提案しました。
RealFill モデルの利点は、少数のシーン参照画像を使用してカスタマイズできることです。これらの参照画像はターゲット画像と位置合わせする必要がなく、表示に関して変更することもできます。角度、照明条件、カメラの絞り、画像スタイルなど、大きな違いがあります。パーソナライゼーションが完了すると、RealFill は、元のシーンに忠実な方法で、視覚的に魅力的なコンテンツでターゲット画像を補完できます。
- # 論文を表示するには、次のリンクをクリックしてください: https://arxiv.org/abs/2309.16668 # #プロジェクトページのリンク: https://realfill.github.io/

#RealFill モデルの出力効果。左側に参照イメージがあると、RealFill は右側の対応するターゲット イメージを拡張できます。ホワイト ボックスの内側の領域は既知のピクセルとしてネットワークに提供され、ホワイト ボックスの外側の領域は生成されます。結果は、視点、絞り、照明、画像スタイル、オブジェクトの動きなど、参照画像とターゲット画像の間に大きな違いがある場合でも、RealFill が参照画像に忠実な高品質の画像を生成できることを示しています。出典: 論文
以上がその真実性は衝撃的です! Googleとコーネル大学が実写画像補完技術RealFillを発表の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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