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RealFill是一種影象補全的生成模型，透過使用少量場景的參考影象，能夠填充影象中的缺失區域，並生成與原始場景相符的視覺內容。RealFill透過在參考影象和目標影象上微調預訓練的影象補全擴散模型來建立個性化的生成模型。該模型不僅保持了良好的影象先驗，還學習了輸入影象中的內容、光照和風格。然後，我們使用這個微調後的模型透過標準的擴散取樣過程來填充目標影象中的缺失區域。RealFill在一個包含多種複雜場景的新的影象補全基準測試中進行了評估，並發現其在效能上大大優於現有方法。
需求人群：
"用於影象補全，特別適用於缺失區域與參考影象存在較大差異的情況"
使用場景示例：
將缺失區域補全為與參考影象相符的內容
修復影象中的缺失部分
生成高質量的視覺內容
產品特色：
使用少量參考影象填充影象中的缺失區域
生成與原始場景相符的視覺內容
個性化的生成模型
支援不同視角、光照條件、相機光圈和影象風格的參考影象
標準的擴散取樣過程