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RealFill是基于扩散模型的图像补全生成工具,核心定位是为多场景图像缺失区域填充提供符合原始场景特征的生成方案。核心功能包括参考图像驱动的个性化模型微调、场景一致性内容生成、多复杂场景补全适配,支持用户上传少量同场景参考图像,即可对目标图像的缺失区域进行内容填充。目标用户覆盖计算机视觉研发人员、平面设计师、影像修复从业者、数字内容创作者等,可应用于老照片修复、图像瑕疵去除、创意内容生成、影视素材补全、科研模型效果验证等多个场景。
进入RealFill官方网站,在首页导航栏找到使用入口,点击进入图像补全操作页面,提前准备好2-5张与待处理目标图像同场景的参考图像。
点击参考图像上传区域,选择准备好的参考图像上传,系统会自动对图像进行预处理,检测图像的场景一致性,完成后会提示上传成功。
上传需要补全的目标图像,在图像预览界面用鼠标框选需要填充的缺失区域,可调整选区的边界范围,确认选区与实际需要处理的区域一致。
根据需求调整采样步数、内容匹配度等可选参数,若没有特殊需求可使用默认参数,点击开始处理按钮,等待模型微调与内容生成完成。
处理完成后预览生成的补全效果,若符合预期可选择对应格式下载图像,若效果不理想可调整参数后重新生成,直到获得满意的结果。
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