画像内の物体を除去、深層学習で高解像度に Adobeなどが開発

大連理工大学とAdobe Researchの研究チームが開発した「High-Resolution Image Inpainting with Iterative Confidence Feedback and Guided Upsampling」は、画像内の物体を除去する深層学習を用いた手法だ。 本手法の出力結果 物体を除去するにあたって、消した欠落領域を埋めるように修復するインペイント方式を採用する。インペイント方式は、これまでも研究されており、例えば「PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing」[2009 et al.Barnes] は、他の類似する部位（パッチ）を見つけて貼り付けるテクスチャ合成アプローチを採用している。しかしながら、これでは新規コンテンツを生成する能力が

[UDONCHAN]

すごそう

[Seamless]

物体除去は消した欠落領域を埋めるよう修復するインペイント方式を採用。欠落領域を埋める際に精度の高い箇所のみ埋めて残りは次のターンで段階的に埋めていく反復式で行う。GANベース。最後に高解像度にする。