Inpainting – uzupełnianie brakujących fragmentów obrazu przez AI.

Technika polegająca na uzupełnianiu brakujących lub uszkodzonych fragmentów obrazu za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji. Metoda ta pozwala na automatyczne rekonstrukcje obrazu, tak aby uzupełnione obszary były spójne z otaczającym kontekstem pod względem kolorów, tekstur i struktur. Proces ten bywa wykorzystywany w restauracji dzieł sztuki, usuwaniu niepożądanych obiektów lub w poprawianiu jakości wizualnej zdjęć.

Wykorzystuje się w niej najczęściej modele uczenia głębokiego, takie jak sieci konwolucyjne (CNN) lub generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN). Algorytmy analizują dostępne fragmenty obrazu i generują treść brakującego obszaru, biorąc pod uwagę otaczające informacje oraz wzorce obecne w danych treningowych. Efektem jest naturalnie wyglądający obraz, który minimalizuje widoczność ingerencji.

Metoda ta znajduje zastosowanie nie tylko w przemyśle fotograficznym i filmowym, ale także w medycynie, architekturze czy analizie obrazów satelitarnych, gdzie uzupełnianie uszkodzonych lub zasłoniętych regionów jest kluczowe dla dalszej interpretacji danych wizualnych. Rozwój technik inpaintingu wpływa na podnoszenie jakości oraz efektywności obróbki obrazów w różnych dziedzinach.