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基于扩散模型的个性化图像补全生成模型，性能优于现有方法 RealFill是面向图像补全场景的生成式AI模型，依托预训练扩散模型架构，通过少量目标场景参考图像微调生成个性化模型。它可同时保留通用图像先验，精准学习参考图的内容、光照与视觉风格，最终通过扩散采样完成图像缺失区域填充。在多类复杂场景的基准测试中，其补全效果性能显著优于现有同类图像补全方法。
核心功能
个性化模型微调
通过少量目标场景参考图像，微调预训练扩散模型，生成适配当前场景的个性化补全模型
视觉特征还原
可精准学习参考图中的目标内容、场景光照与整体视觉风格，保证补全内容一致性
缺失区域填充
通过标准扩散采样流程，完成目标图像指定缺失区域的自然内容补全生成
复杂场景适配
经过多类复杂场景基准测试验证，补全效果性能优于现有主流同类补全方法
通用先验保留
微调过程保留预训练模型积累的通用图像先验，避免生成内容出现违和感
使用指南
- 1
首先准备待补全的目标图像，以及少量对应场景的参考图像，标记出目标图像中需要填充的缺失区域
- 2
将参考图像与目标缺失图像输入RealFill模型，模型自动基于参考图像对预训练扩散模型完成个性化微调
- 3
微调完成后，模型通过标准扩散采样过程，生成与参考场景风格、光照匹配的补全内容，最终输出完整的补全后图像。
优势亮点
性能优于现有同类图像补全方法
仅需少量参考图像即可完成个性化适配
精准还原场景内容光照与风格
保留通用图像先验避免生成违和
编辑推荐
RealFill突破了传统图像补全对大量同场景训练数据的依赖，仅需少量参考图像即可完成个性化场景适配，在复杂场景下的补全效果提升明显，为图像修复、图像内容扩展等场景提供了更优质的技术方案，其技术思路也为扩散模型的个性化微调方向提供了新的参考，值得相关从业者和研究者关注使用。
常见问题
深度了解
在AI图像处理领域，图像补全是应用广泛的核心需求，现有多数方法在个性化场景适配中效果不佳，RealFill作为新一代图像补全生成模型，针对性解决了这一问题。RealFill依托预训练扩散模型架构，仅需少量目标场景的参考图像，即可完成模型的个性化微调，既保留了预训练模型积累的通用图像先验，又能精准学习目标场景的内容、光照与视觉风格，最终生成和原始场景高度匹配的补全内容。不同于传统方法需要大量同场景训练数据，RealFill降低了个性化图像补全的门槛，在包含多种复杂场景的全新基准测试中，RealFill的补全效果性能显著优于现有主流方法，可适用于残缺图像修复、图像内容扩展、老照片修复等多种需求，是AI图像补全领域具有突破性的技术成果。
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