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自由形状マスクに強い画像修復手法の核—Gated Convolution

(Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution)

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田中専務

拓海先生、最近現場から「画像をきれいに直せるAIを入れたい」と言われて困っております。どんな論文を見れば実務に近い話が分かりますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!今回は自由形状の穴(マスク)を埋めて画像を自然に戻す手法、Gated Convolutionを提案した論文を分かりやすく説明できますよ。一緒に要点を押さえましょう。

田中専務

うちの現場では写真から不要な人や機械を消したり、写真の構図を少し直したいと要望されています。現場で使えると本当に助かりますか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。まず従来手法ではマスク内外の扱いが固定で不自然になる点、次にユーザーのスケッチなど追加情報をうまく使えない点、最後に深い層でマスク情報が失われる点をこの論文が改良しています。

田中専務

それは要するに、穴がどんな形でも自然に埋めてくれて、現場の人がラフに描いた線(スケッチ)も反映できるということですか。

AIメンター拓海

そうなんです。少し専門的に言うと、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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