Inpainting
Inpainting（图像修复）是一种图像处理技术，用于根据周围区域的视觉信息，自动填充或重建图像中缺失、损坏或被遮挡的部分，使其在视觉上保持连贯一致。该技术可基于传统数学算法（如偏微分方程）或深度学习模型实现，广泛应用于去除水印与噪点、修复受损照片、视频编辑及图像内容生成等场景。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
img2img是以现有图片为参考输入重新生成图像的技术，Inpainting是只对图像特定区域重新生成的技术
潜空间蒙版是ControlNet、Inpainting等进阶技术普遍采用的底层逻辑
局部重绘（Inpainting）的核心逻辑是只修改用户选定的区域，其余部分保持不变
Inpainting局部重绘允许创作者只修改画面中的特定区域，同时保持其余部分不变
Inpainting的技术原理是在去噪扩散过程中对遮罩区域施加完整的噪声-重建循环，对保留区域通过条件约束锁定为原始像素
Inpainting有两种主流实现:专门训练的Inpainting模型和通过噪声混合技术让普通模型进行局部重绘
Inpainting允许用户选定图像中的特定区域,仅对该区域进行重新生成,而保持其余部分不变
图像编辑关键技术包括Inpainting通过掩码机制指定编辑区域、ControlNet等条件控制模块保持结构一致性、Cross-Attention机制将文本指令与图像特征对齐
Inpainting技术通过蒙版标记需要修改的区域，模型仅对蒙版覆盖部分施加噪声并重新生成，蒙版外区域保留原始像素
Inpainting中适当扩大蒙版边缘羽化范围（建议向外扩展8-32像素）可以改善过渡区域的融合效果
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (15)
AI扩图在技术术语中对应Outpainting（向外绘制），与之对应的是Inpainting（向内修复）
65%已验证视频生成相比图像生成需要额外维持帧间的时序一致性（Temporal Consistency）
65%待验证Outpainting的技术难度通常比Inpainting更大，因为需要生成的区域缺乏周围像素的约束
60%待验证img2img是以现有图片为参考输入重新生成图像的技术，Inpainting是只对图像特定区域重新生成的技术
50%待验证潜空间蒙版是ControlNet、Inpainting等进阶技术普遍采用的底层逻辑
50%待验证局部重绘（Inpainting）的核心逻辑是只修改用户选定的区域，其余部分保持不变
50%待验证Inpainting的技术原理是在去噪扩散过程中对遮罩区域施加完整的噪声-重建循环，对保留区域通过条件约束锁定为原始像素
50%待验证Inpainting局部重绘允许创作者只修改画面中的特定区域，同时保持其余部分不变
50%待验证Inpainting有两种主流实现:专门训练的Inpainting模型和通过噪声混合技术让普通模型进行局部重绘
50%待验证Inpainting允许用户选定图像中的特定区域,仅对该区域进行重新生成,而保持其余部分不变
50%待验证图像编辑关键技术包括Inpainting通过掩码机制指定编辑区域、ControlNet等条件控制模块保持结构一致性、Cross-Attention机制将文本指令与图像特征对齐
50%待验证Inpainting技术通过蒙版标记需要修改的区域，模型仅对蒙版覆盖部分施加噪声并重新生成，蒙版外区域保留原始像素
50%待验证Inpainting中适当扩大蒙版边缘羽化范围（建议向外扩展8-32像素）可以改善过渡区域的融合效果
50%待验证Inpainting局部重绘通过蒙版标记修改区域，模型仅对蒙版覆盖部分施加噪声并重新生成，蒙版外区域保留原始像素
50%待验证缓解AI图像编辑一致性问题应使用Inpainting局部重绘、固定随机种子、一次性完整表达编辑意图、选择专用指令式编辑模型
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