Dovršavanje Izgubljenih Svjetova
Uvod
——-
Inpainting i outpainting su tehnike obrade slika kojima se dopunjuju ili proširuju vizualni sadržaji. Inpainting (ispunjavanje) uklanja ili popravlja nedostajuće dijelove unutar granica slike. Outpainting (proširivanje) generira novi sadržaj izvan postojećih rubova slike, zadržavajući koherentnost sa središnjim dijelom. Obje metode služe za restauraciju, umetničku manipulaciju i proširenje okvira fotografija ili scena.
Kako to radi
————-
– Klasične metode: zasnivaju se na exemplar-based (uzorak-po-uzorak) pristupima koji kopiraju i prilagođavaju susjedne teksture. Primjeri uključuju algoritme poput Criminisi et al. (patch-based) i Poissonovo uređivanje (za glatko spajanje intenziteta).
– Konvolucijske neuronske mreže (CNN): uvođenje učenja obrazaca omogućilo je bolje globalno prosuđivanje konteksta. Tehnike uključuju parcijalne konvolucije (partial convolutions) i gated convolutions koje prilagođavaju konvolucijski operator maski.
– Generativne suparničke mreže (GAN — generativna suparnička mreža): GAN-ovi uče realistične teksture te su snažni u stvaranju detalja, ali mogu imati nestabilnosti u treniranju i nedosljednosti u većim maskama.
– Modeli temeljeni na difuziji (diffusion models): trenutačno vodeća klasa za mnoge zadatke slike. Difuzijski modeli postupno obnavljaju sliku iz šuma i dobro podržavaju upravljanje maskom (inpainting) i kontroliranu generaciju novih rubnih područja (outpainting).
– Maskirano modeliranje i transformeri: metode koje koriste transformer arhitekture ili maskirano modeliranje (slično MAE — masked autoencoders) koriste internu sposobnost modela da predviđa skrivene dijelove slike na temelju globalnog konteksta.
– Uređivačke cjevovode: moderni alati (npr. u okviru modela kao što su DALL·E, Stable Diffusion) kombiniraju tekstualne upute s maskama kako bi omogućili selektivno uređivanje i proširenje scena.
Zašto je to bitno
——————
– Restauracija i konzervacija: popravak oštećenih fotografija i umjetnina bez ručnog retuširanja.
– Alati za kreativno uređivanje: omogućuje umjetnicima i dizajnerima proširenje kompozicije ili uklanjanje neželjenih elemenata pri zadržavanju stila.
– Produkcija sadržaja: u filmografiji i igrama outpainting može služiti za generiranje velikih pozadina iz manjeg seta snimki.
– Efikasnost i automatizacija: smanjuje ručni rad pri retuširanju i ubrzava prototipiranje vizualnih ideja.
Ograničenja i rizici
———————
– Višeznačnost rješenja: za istu masku može postojati mnogo valjanih dopuna; modeli mogu proizvesti nepredvidive ili neautentične rezultate.
– Semantička konzistentnost: teško je zajamčiti logičke odnose (sjene, perspektiva, objekti u interakciji) pri većim dopunama.
– Etički i pravni problemi: mogućnost stvaranja deepfake sadržaja, kršenje autorskih prava pri generiranju stilova ili reprodukciji zaštićenih djela.
– Ovisnost o podacima: modeli nasljeđuju pristranosti i nedostatke iz skupa podataka na kojem su trenirani.
Alati i evaluacija
——————-
– Implementacije: popularni alati uključuju specijalizirane modele i dodatke za Stable Diffusion (inpainting pipeline), istraživačke modele LaMa (large-mask inpainting) te komercijalne opcije poput Adobe Content-Aware Fill i DALL·E (outpainting mogućnosti).
– Metrike: kvaliteta se mjeri kombinacijom numeričkih metrika (PSNR, SSIM, FID) i subjektivnih procjena korisnika, ovisno o zadatku (restauracija vs. kreativna generacija).
Smjerovi razvoja
—————-
Trendovi uključuju bolju kontrolu višeznačnih generacija (kroz usmjeravanje tekstom ili dodatnim uvjetima), veće modele koji održavaju detalje na visokoj rezoluciji te hibridne arhitekture koje spajaju prednosti difuzije, transformera i klasičnih metoda.
Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.
5