Recent advances in generative imagery have brought forth outpainting and inpainting models that can produce high-quality, plausible image content in unknown regions. However, the content these models hallucinate is necessarily inauthentic, since they are unaware of the true scene. In this work, we propose RealFill, a novel generative approach for image completion that fills in missing regions of an image with the content that should have been there. RealFill is a generative inpainting model that is personalized using only a few reference images of a scene. These reference images do not have to be aligned with the target image, and can be taken with drastically varying viewpoints, lighting conditions, camera apertures, or image styles. Once personalized, RealFill is able to complete a target image with visually compelling contents that are faithful to the original scene. We evaluate RealFill on a new image completion benchmark that covers a set of diverse and challenging scenarios, and find that it outperforms existing approaches by a large margin. Project page: https://realfill.github.io


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图像修复(英语:Inpainting)指重建的图像和视频中丢失或损坏的部分的过程。例如在博物馆中,这项工作常由经验丰富的博物馆管理员或者艺术品修复师来进行。数码世界中,图像修复又称图像插值或视频插值,指利用复杂的算法来替换已丢失、损坏的图像数据,主要替换一些小区域和瑕疵。
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