Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante nella generazione di immagini di alta qualità. Uno dei processi più utilizzati in questo campo è l’outpainting, che consiste nell’estendere o completare una immagine usando l’AI per riempire spazi vuoti o estendere l’immagine originale.
In particolare, l’outpainting ha dimostrato di essere un processo molto utile non solo nella generazione di immagini, ma anche per unire due immagini separate, sfruttando uno spazio vuoto tra le due e lasciando che l’AI generi delle alternative valide tra cui scegliere per elaborare un’immagine finale.
Ciò è possibile grazie all’utilizzo di reti neurali generative (GAN), un tipo di algoritmo di apprendimento automatico in cui una rete neurale viene addestrata a generare dati simili a quelli di un determinato set di dati di input. Nel caso dell’outpainting, la GAN viene addestrata su un set di immagini per imparare a generare parti mancanti o estensioni coerenti con l’immagine originale.
In questo processo, la GAN è divisa in due parti: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea immagini sintetiche mentre il discriminatore valuta la qualità dell’immagine generata confrontandola con quelle del set di dati di input. Attraverso il continuo confronto e miglioramento reciproco, la GAN migliora costantemente la qualità delle immagini generate.
Quando si tratta di unire due immagini, l’outpainting può essere utilizzato per generare una parte mancante che collega le due immagini. Ad esempio, se si vuole unire due immagini separate di un paesaggio, ma c’è uno spazio vuoto tra le due immagini, l’AI può essere addestrata per riempire lo spazio vuoto generando una sezione di paesaggio coerente con le immagini originali.
L’outpainting può anche essere utilizzato per estendere l’immagine originale, ad esempio per rendere un’immagine più grande o per aggiungere dettagli mancanti. L’AI può essere addestrata per generare dettagli coerenti con l’immagine originale, in modo da estendere l’immagine in modo naturale.
In entrambi i casi, l’outpainting può fornire un modo rapido ed efficace per unire due immagini o estendere un’immagine, risparmiando tempo e fatica nella creazione di immagini di alta qualità.
In conclusione, l’outpainting è una tecnica di intelligenza artificiale sempre più utilizzata per unire due immagini separate, sfruttando uno spazio vuoto tra le due e lasciando che l’AI generi delle alternative valide tra cui scegliere per elaborare un’immagine finale. Grazie alle reti neurali generative, l’outpainting può generare parti mancanti o estensioni coerenti con l’immagine originale, fornendo un modo rapido ed efficace per creare immagini di alta qualità.
Di seguito le due immagini utilizzate ed una terza che le mostra invece unite da una sezione creata con AI.
