El proceso: (1) proporciona una imagen original, (2) crea una máscara indicando qué región regenerar, (3) opcionalmente proporciona un prompt de texto describiendo lo que debería aparecer en la región enmascarada, (4) el modelo hace denoising solo del área enmascarada mientras mantiene el área no enmascarada fija, usando el contexto circundante para asegurar coherencia. El modelo ve la imagen completa (regiones enmascaradas y no enmascaradas) durante la generación, asegurando que el nuevo contenido coincida con la iluminación, perspectiva y estilo.
Outpainting extiende el lienzo de la imagen: imagina tomar una foto de retrato y extenderla para mostrar la habitación completa. El modelo genera nuevo contenido en los bordes que es consistente con la imagen existente. Esto es útil para: cambiar relaciones de aspecto (convertir una imagen cuadrada en paisaje), agregar contexto a imágenes recortadas y crear vistas panorámicas desde fotos individuales. La calidad depende de cuánto contexto proporciona la imagen original.
Para resultados de inpainting limpios: enmascara ligeramente más grande que el área que quieres cambiar (el modelo maneja mejor las transiciones con algo de superposición), proporciona un prompt descriptivo para el contenido de reemplazo, usa la fuerza de denoising apropiada (0.7–0.9 para reemplazar contenido, 0.3–0.5 para modificaciones sutiles) y asegúrate de que los bordes de la máscara estén suavizados en lugar de afilados para una integración perfecta.