LaMa elimina objetos de las imágenes
LaMa es una nueva red neuronal para eliminar objetos de imágenes, lo sorprendente es con la facilidad que lo hace. Te permite hacerlo sin tener que utilizar ningún programa de diseño gráfico.
Un equipo de científicos ha presentado una nueva herramienta que se puede utilizar para eliminar varios objetos de imágenes como personas, muebles, edificios, animales, detalles no necesarios, etc. Luego, la red recrea el fondo detrás de los objetos eliminados y logra un excelente rendimiento incluso en escenarios desafiantes, por ejemplo, la finalización de estructuras periódicas.
Esta red de pintura mejora el estado del arte en una amplia gama de conjuntos de datos y logra un excelente rendimiento incluso en escenarios desafiantes, por ejemplo, la finalización de estructuras periódicas. LaMa funciona mejor a resoluciones más altas.
Los sistemas modernos de pintura de imágenes, a pesar del progreso significativo, a menudo luchan con grandes áreas faltantes, estructuras geométricas complejas e imágenes de alta resolución.
Encontramos que una de las principales razones de esto es la falta de un campo receptivo eficaz tanto en la red de pintura como en la función de pérdida. Para aliviar este problema, proponemos un nuevo método llamado inpainting de máscara grande (LaMa). LaM se basa en:
Una nueva arquitectura de red de inpainting que utiliza circunvoluciones de Fourier rápidas, que tienen el campo de recepción más amplio de la imagen.
Una alta pérdida perceptiva del campo receptivo.
Grandes máscaras de entrenamiento, lo que desbloquea el potencial de los dos primeros componentes.
Puede obtener más información sobre LaMa aquí y probar la red neuronal aquí.
No te pierdas este video si sueles trabajar con fotografía.
https://youtu.be/rrLZfY_ggBw
