通过图像修复技术，我们可以提供一个需要编辑的图像以及一个"遮罩”，用于定义应该更改的图像部分。遮罩可以是黑白图像(maskImage)或自然语言描述要更改的内容(maskPrompt)。图像修复可用于删除、替换或向原始图像添加新元素。
OctankFashion决定通过为男士创造海滩主题衬衫来刷新他们的产品线。他们想以当前带有狗的白色衬衫领作为起点，只需将狗替换为棕榈树。
让我们使用图像修复来帮助OctankFashion更新他们的夏季产品线，反映这一变化。
先决条件: 在继续之前，请先运行先决条件 00-prerequisites.ipynb。
使用"图像修复"任务类型相关的以下参数，它们被封装在请求正文的inPaintingParams字段中。
text(可选) - 定义要在遮罩内更改的内容的文本提示。如果不包括此字段，模型将从图像中删除遮罩区域，并用背景替换它。必须小于等于1024个字符。negativeText(可选) - 描述不应生成的元素或特征的文本提示。必须小于等于1024个字符。inPaintingParams字段如下所述:
image(必需) - 要修改的JPEG或PNG图像，编码为Base64字符串。maskPrompt - 描述要编辑的图像区域的自然语言文本提示。maskImage - 一个黑白图像，其中纯黑色像素表示遮罩内部区域，纯白色像素表示遮罩外部区域。遮罩图像的尺寸必须与输入图像的尺寸相同。输入图像和遮罩图像的分辨率必须满足以下要求:
image和maskImage必须具有相同的分辨率使用遮罩提示，我们不需要创建自己的遮罩图像。相反，我们只需描述要替换的对象。模型将自动分割图像并识别我们描述的对象。
在这个例子中，我们将使用以下输入图像和"狗图像"的遮罩提示。运行下面的单元格，生成的图像将保存到"output"文件夹。
另外，我们可以提供遮罩图像来直接控制模型应该重建的区域。这里是一个与衬衫可打印区域对应的遮罩图像的示例。
我们现在将使用这个遮罩图像来重建我们的图像。运行下面的单元格，生成的图像将保存到"output"文件夹。
图像修复是一种强大的技术，允许用户以惊人的精度操作和修复图像。通过使用遮罩图像或遮罩提示，个人可以无缝地删除不需要的对象、填充缺失区域或向现有图像添加新元素。这种多功能工具有许多应用，从照片修复和数字艺术创作到在专业摄影中去除干扰。无论我们是修复旧家庭照片、创造富有想象力的数字作品还是增强电子商务产品图像，图像修复都提供了一种用户友好的解决方案，以实现精致、专业的结果。