インペインティング

インペインティングとは、画像のうち、修正したい範囲だけを AI に描き直させる編集手法です。「inpaint」は「内側を塗る」という意味です。絵全体を作り直すのではなく、気に入った部分はそのまま残し、気になる所だけを直せます。

しくみ

利用者は、変えたい部分をブラシで塗って「マスク」として指定します。そして「ここに赤い帽子をかぶせて」のように文章で指示するか、何も指定せずに「消して」と頼みます。AI は、マスクの外側の絵柄、光の向き、色合いを手がかりに、内側を描き直します。拡散モデルを使う画像生成では、マスクされていない部分を固定したまま、マスク内だけでノイズ除去を行うことで、境目が自然につながるようにしています。

具体例

• 旅行写真に写り込んだ通行人や電線を消す
• 生成した人物画像で、崩れた指だけを描き直す
• 商品写真の背景の一部を差し替える
• 服の色や柄を変えて、バリエーションを作る

逆に、画像の外側へ広げて続きを描くものは、アウトペインティングと呼ばれます。縦長の写真を横長に広げたいときに使います。

うまく使うコツ

• マスクは、直したい物より少し大きめに塗ると、境目がなじみやすくなります。
• 指示は、具体的に書きます。「何を」「どんな色・素材で」を入れます。
• 一度でうまくいかないときは、乱数のシード値を変えて何度か生成し、良いものを選びます。
• 範囲を小さく、少しずつ直すほうが、全体のバランスを崩しにくいです。
• 細部の制御が必要なら、ControlNet のような構図を指定する仕組みと併用できます。

注意点

• 他人が撮影した写真や、権利のある作品を無断で加工して公開すると、著作権や肖像権の問題になる場合があります。
• 人物の画像を使って実際にはなかった場面を作る行為は、ディープフェイクとして悪用されえます。加工した画像であることを明示するなど、誠実な扱いが大切です。
• 画像の来歴を記録する C2PA のような仕組みで、編集の履歴が残るツールもあります。
• 出力の解像度や細部の質はツールによって異なり、必要に応じて高解像度化（アップスケーリング）を使います。

関連する考え方

仕組みの土台は拡散モデルと潜在空間にあります。動画では、同様に特定の部分だけを編集する技術が研究・実用化されています。