NVIDIA Photo Repair — программный инструмент, разработанный компанией NVIDIA для восстановления и реконструкции повреждённых, засвеченных или частично утраченных фотографий с применением методов глубинного обучения и инпейнтинга. Программа использует нейронные сети и алгоритмы обработки изображений, адаптированные для восстановления текстур, заполнения пропусков и коррекции дефектов, возникающих в результате физических повреждений, ошибок съёмки или конвертации файлов. Интерфейс и рабочие процессы ориентированы на автоматизацию типичных операций восстановления при сохранении возможностей ручной настройки результатов.
Проект опирается на современные подходы искусственного интеллекта в обработке изображений, включая сверточные и трансформерные архитектуры для генерации недостающих фрагментов и устранения артефактов. В ряде реализаций применяются методы предобучения на больших наборах изображений и затем — дообучения или тонкой настройки для конкретных задач пользователя. Документация и описания инструмента подчёркивают сочетание автоматических рабочих потоков и средств контроля качества, таких как предварительный просмотр, регулировка параметров инпейнтинга и адаптивная обработка границ восстанавливаемых областей.
- Восстановление пропавших фрагментов: заполнение утраченных или скрытых областей изображения посредством инпейнтинга, сохраняющего согласованность текстур и контекста.
- Коррекция засветов и экспозиции: алгоритмы, уменьшающие эффекты пересвета и восстанавливающие детали в пересвеченных областях.
- Удаление царапин и дефектов: автоматическое выявление и устранение мелких механических повреждений, пятен и шумов на сканированных фотоматериалах.
- Сохранение и восстановление структуры: при реконструкции акцент на согласованности геометрических и цветовых характеристик соседних областей для естественного результата.
- Настраиваемые режимы обработки: диапазон пресетов и ручных настроек для контроля степени вмешательства и визуального стиля восстановления.
- Пакетная обработка: возможность применения алгоритмов к сериям изображений для ускорения работы с архивами и коллекциями.
- Интеграция с рабочими процессами: экспорт результатов в стандартных форматах и совместимость с распространёнными инструментами для дальнейшей постобработки.
- Использование предобученных моделей: применение нейросетевых моделей, обученных на больших корпусах изображений, с опцией локальной или облачной обработки в зависимости от реализации.