O desafio dos contextos complexos
Os algoritmos padrão são propensos a artefatos ou correções não naturais quando as marcas d'água cobrem áreas com texturas complexas ou cores variadas.
Soluções direcionadas
- Uso misto de mecanismos de atençãoAtivação do módulo contextual_attention no config.yml para aprimorar a compreensão semântica
- Otimização da máscara de áreaCrie uma máscara precisa da área da marca d'água para orientar o reparo e evitar afetar outras áreas
- processamento de subcanaisProcessa os canais RGB separadamente antes da composição para aprimorar as transições de cores naturais.
- aprimoramento do pós-processamentoSuavização de resultados usando filtros como o edgePreservingFilter do OpenCV
consultoria especializada
Para casos particularmente complexos, recomenda-se: 1) rotular manualmente a região aproximada usando PS primeiro; 2) ajustar o tamanho do kernel da convolução gated; e 3) considerar um processo de duas fases (localização seguida de reparo).
Essa resposta foi extraída do artigoRemoção de marca d'água: ferramenta de remoção de marca d'água de imagem de código aberto, recuperação de marca d'água de imagem originalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar as dificuldades técnicas da remoção de marcas d'água em imagens de fundo complexas?
