什麼是 AI 修復 (Inpainting)?
一種利用人工智慧重繪圖像特定區域的技術。它可以去除多餘物體，或添加新元素，同時保持光影與紋理的完美和諧。
AI Inpainting 互動演示
MASK
原始狀態
1. 原始圖像
用戶上傳一張圖片，畫面中有一個需要移除的物體（例如草地上的石頭）。
2. 遮罩選區 (Masking)
用戶塗抹不需要的區域。這個白色區域告訴 AI：「請重新在這個範圍內作畫」。
3. 擴散生成 (Diffusion)
AI 分析周圍的草地紋理和光影。它從隨機噪點開始，逐步「去噪」，預測出合理的填充內容。
4. 最終融合
生成的像素與原圖無縫拼接。石頭消失了，取而代之的是自然的草地。
核心原理：從噪點到圖像
1. 上下文感知 (Encoder)
這不僅僅是簡單的「複製粘貼」。AI 模型首先使用編碼器 (Encoder) 觀察遮罩區域周圍的像素。
🤔 思考邏輯： "我看這裡全是綠色的草地，光線從左邊來，所以中間空缺的地方也應該是被光照亮的草地。"
2. 擴散模型 (Diffusion)
這是魔法發生的地方。現代 Inpainting 通常基於擴散模型。AI 將遮罩區域視為完全的「隨機噪聲」。
🌫️ 過程： 它在這些雜亂的噪點中尋找規律，一步步（Step-by-step）去除噪聲，直到噪點變成了符合周圍環境的清晰圖像。
3. 潛在空間 (Latent Space)
計算通常不在巨大的像素層面進行，而是在壓縮的潛在空間中。這讓 AI 能理解高級概念（如「這是一隻狗」而不僅僅是「這有一堆棕色像素」）。
🧩 結果： 這確保了生成的物體在語義上是正確的，不僅僅是顏色匹配，連結構也是合理的。
常見應用場景
- 去除路人/浮水印 旅遊照背後全是人？一鍵讓背景變乾淨。
- 老照片修復 修復照片上的折痕、污漬或缺失的角落。
- 電商換品/換背景 保持模特不變，把手裡的咖啡換成可樂。
- 創意擴圖 (Outpainting) Inpainting 的反向邏輯，向外繪製不存在的風景。