Xóa lớp nền, đối tượng và dấu bản quyền
Áp dụng fill tự động để thêm đối tượng hoặc mở rộng ảnh
Sửa ảnh mờ hoặc cũ và làm cho chúng rõ nét và sắc nét hơn
Tăng độ phân giải hình ảnh lên đến 4K
PhotoEditor.AI là công cụ ai generative fill trả phí/miễn phí tốt nhất.
AI generative fill, còn được gọi là inpainting, là một kỹ thuật được sử dụng trong thị giác máy tính và xử lý hình ảnh để điền vào các khu vực bị thiếu hoặc bị hỏng của một hình ảnh bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Nó bao gồm việc huấn luyện một mô hình trên một bộ dữ liệu các hình ảnh hoàn chỉnh, sau đó có thể được sử dụng để tạo ra nội dung có thể tin cậy cho các khu vực bị thiếu dựa trên ngữ cảnh xung quanh. Mục tiêu là tạo ra một kết quả hình ảnh nhất quán và thực tế.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
---|---|---|---|
PhotoEditor.AI | Xóa lớp nền, đối tượng và dấu bản quyền | Chỉ cần tải lên ảnh hoặc hình ảnh của bạn để bắt đầu chỉnh sửa. PhotoEditor.AI hoạt động trên trình duyệt web và điện thoại thông minh của bạn mà không cần tải xuống thêm |
Khôi phục hình ảnh cũ trong các lưu trữ số và bảo tàng
Nâng cao hình ảnh y khoa bằng cách điền vào dữ liệu bị thiếu
Tăng cường bộ dữ liệu cho các nhiệm vụ thị giác máy tính
Các ứng dụng sáng tạo trong nhiếp ảnh và thiết kế đồ họa
Người dùng đã ca ngợi AI generative fill vì khả năng khôi phục hình ảnh tự động và tạo ra nội dung có thể tin cậy cho các khu vực bị thiếu trong hình ảnh. Họ đánh giá cao khía cạnh tiết kiệm thời gian và chất lượng của kết quả. Tuy nhiên, một số người dùng đã lưu ý rằng nội dung được tạo ra không luôn phù hợp hoàn toàn với hình ảnh gốc và có thể cần điều chỉnh thủ công để có kết quả tối ưu. Tổng quát, AI generative fill được xem là một công cụ mạnh mẽ cho việc khôi phục hình ảnh và các ứng dụng sáng tạo.
Khôi phục hình ảnh cũ với các phần bị thiếu
Loại bỏ các đối tượng hoặc người không mong muốn khỏi hình ảnh
Điền vào các cấu trúc hoặc mẫu thiếu trong thiết kế đồ họa
Để sử dụng AI generative fill, hãy tuân theo các bước sau: 1. Chuẩn bị một bộ dữ liệu các hình ảnh hoàn chỉnh để huấn luyện. 2. Chọn một mô hình học máy phù hợp, như Mạng đối nghịch sinh (GAN) hoặc Bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE). 3. Huấn luyện mô hình trên bộ dữ liệu. 4. Cung cấp một hình ảnh với các khu vực bị thiếu hoặc bị hỏng làm đầu vào cho mô hình đã được huấn luyện. 5. Mô hình sẽ tạo ra nội dung có thể tin cậy để điền vào các khu vực bị thiếu dựa trên các mẫu đã học được. 6. Đánh giá và tinh chỉnh kết quả cần thiết.
Tự động khôi phục hình ảnh bị hỏng hoặc không hoàn chỉnh
Tích hợp mượt mà của nội dung được tạo ra với ngữ cảnh xung quanh
Tiết kiệm thời gian so với chỉnh sửa thủ công
Tiềm năng cho các ứng dụng sáng tạo, chẳng hạn loại bỏ các đối tượng không mong muốn