得到一張好看的照片越來越容易了。
假期出遊,肯定少不了拍照留念。不過,大部分在景觀拍攝的照片或多或少都有些遺憾,背景裡不是多了些什麼,就是少了些什麼。
獲得一張「完美」的圖像,是 CV 研究人員長期以來努力的目標之一。日前,Google Research 和康乃爾大學的研究人員合作,提出了一種「真實的影像補全」(Authentic Image Completion)技術——用於影像補全的生成模型 RealFill。
RealFill 模型的優勢是可以使用少量的場景參考影像進行個人化設置,而這些參考影像無須與目標影像對齊,甚至可以在視角、光線條件、相機光圈或影像風格等方面有極大的差異。一旦完成個人化設置,RealFill 就能夠以忠實於原始場景的方式,用視覺上引人入勝的內容來補全目標影像。
請點擊以下連結查看論文:https://arxiv.org/abs/2309.16668
#專案頁面連結:https://realfill.github.io/

#RealFill 模型的輸出效果。給定左側的參考影像,RealFill 能夠擴充對應的右側目標影像。白色框內的區域被提供給網路作為已知的像素,而白色框外的區域都是產生的。結果顯示,即使參考影像和目標影像之間存在包括視點、光圈、光照、影像風格和物體運動等巨大差異,RealFill 也能產生高品質且忠實於參考影像的影像。來源:論文
以上是真實性震撼! Google與康乃爾大學推出真實影像補全技術RealFill的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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