이미지 지우기 AI 탐색

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1차 발견

• 링크 : https://elwlsek.tistory.com/2314
• 사진속 불필요한 부분을 지워주는 AI를 운영하는 사이트가 있습니다.
  • 링크 : https://jpgrm.com/
    
• 위 사이트에 의하면, GAN을 활용한 이미지 제거를 실행합니다.
• 이는 망고보드에서도 동일하게 활용함을 확인할 수 있습니다.
  
• wrtn.ai를 통해 검색키워드 image inpainting를 획득했습니다.
  
• 위와 관련한 논문을 찾았습니다.
  • https://paperswithcode.com/task/image-inpainting
  • High-Resolution Image Inpainting with Iterative
    Confidence Feedback and Guided Upsampling
    
• 위 논문을 통해 모델을 찾았습니다.
  

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Inpainting 논문

• 논문 모음집
• https://github.com/zengyh1900/Awesome-Image-Inpainting

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Image Inpainting Model Lama

• git hub 사이트 : https://github.com/advimman/lama?tab=readme-ov-file
• 핵심 논문 : https://www.casualganpapers.com/large-masks-fourier-convolutions-inpainting/LaMa-explained.html
• Google Colab 활용 사이트 : https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb

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LaMa?

• Large Mask Inpainting, 대형 마스크 인페인팅

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Lama

• https://github.com/advimman/lama
• 위 깃 허브 사이트에
• Colabs, Docker등
• 활용 가능한 모든 내용이 존재합니다.

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참고할 만한 논문
https://subinium.github.io/LR007/

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LaMa Docker로 활용하기

1. LaMa git hub zip 다운 (https://github.com/advimman/lama/tree/main?tab=readme-ov-file)
2. docker 폴더 내부 3_evaluate.sh 실행 (Linux)
3. 명령어 실행
   Usage: ./3_evaluate.sh original_dataset_dir predictions_dir output_dir [other arguments to evaluate_predicts.py]

   ./3_evaluate.sh original predic out

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simple LaMa

https://github.com/enesmsahin/simple-lama-inpainting

from simple_lama_inpainting import SimpleLama
from PIL import Image

simple_lama = SimpleLama()

img_path = "image.png"
mask_path = "mask.png"

image = Image.open(img_path)
mask = Image.open(mask_path).convert('L')

result = simple_lama(image, mask)
result.save("inpainted.png")

다음과 같이 쉽게 활용이 가능합니다.