背景
透かし除去ツールを使用して画像の透かしを除去する際、透かし除去が不完全であったり、満足のいく修復結果が得られない場合があります。これは通常、モデルの選択、パラメータ設定、または前処理ステップに関連しています。
コアソリューション
- 正しい透かしの種類を選ぶスクリプトの実行時に-watermark_typeパラメータを正しく指定すると、ツールはさまざまな種類の透かしに対してモデルを最適化します。
- 反復パラメーターの調整: main.pyでは、-max_iterパラメータの値を大きくすることで、修復の粒度を大きくすることができます（ただし、処理時間は長くなります）。
- 入力画像の前処理最良の結果を得るためには、画像のサイズを変更し（512×512ピクセルを推奨）、透かし部分を中央に配置することをお勧めします。
- 修復技術の混合使用複雑な透かしの場合は、プロジェクトで提供されているゲート畳み込みとコンテクスチュアル・アテンションのテクニックを組み合わせて使うことができます。
高等技術
プロフェッショナル・ユーザーの場合は、1）独自のデータセットを使ってモデルを再トレーニングする、2）model/config.ymlでアテンション・メカニズムのパラメーターを調整する、3）損失関数の重みの組み合わせを変えて実験する、を検討する。
この答えは記事から得たものである。透かし除去：オープンソース画像透かし除去ツール、画像透かし復元オリジナル画像について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 画像透かしの不完全な除去の問題を解決し、復元効果を向上させるには？
