LaMa 해상도-강력한 인페인팅

It matters because it produces convincing fills at resolutions far higher than it was trained on, making professional object removal accessible to anyone.

2021년 삼성 AI 연구진이 도입한 LaMa는 오랜 문제를 해결합니다. 대부분의 인페인팅 모델은 대형 마스크나 벽돌 벽 및 타일 바닥과 같은 반복적인 질감을 채우도록 요청하면 번지거나 흐려집니다. 그 혁신은 FFC(Fast Fourier Convolutions)를 사용하는 것인데, 이는 수십 개의 누적된 컨볼루션이 필요하지 않고 단일 레이어에서 네트워크에 전역 수용 필드를 제공합니다. This lets LaMa 'see' the whole image at once and continue periodic structures coherently. It is trained with a combination of adversarial loss and a perceptual loss based on a network that itself uses wide receptive fields. The result generalizes remarkably well, often inpainting 2K images cleanly after training only on smaller crops.