什么是图像修复（Inpainting）？（2026 详解）
图像修复（inpainting）是重建图片中缺失、损坏或不想要区域的过程。它是去水印、老照片修复、Photoshop 生成式填充背后的核心技术——本文讲清原理。
速览
图像修复（inpainting）是填充图片中缺失、损坏或选定区域的过程，让结果看起来自然。现代 AI 修复模型（LaMa、Stable Diffusion Inpainting、Adobe Firefly）基于周围上下文重建合理内容。
核心定义
图像修复需要两个输入：
- 一张图片，里面有你想替换的区域
- 一个蒙版（mask）——黑白图像，标出哪些像素要被替换
输出：被蒙版区域被替换为与周围自然融合的新内容。
关键事实
人们用修复做什么
- 去水印——清除 Logo、文字、日期戳
- 老照片修复——填补划痕、水渍、胶带印
- 物体移除——删除游客、产品图里不想要的物品
- 生成式填充——扩展画布（Photoshop 的"outpainting"）
- 人脸 / 皮肤精修——去除瑕疵、皱纹、伤疤
- 修复破损扫描件——撕裂的角、缺失的部分
修复技术的三代演进
1. 纹理合成（2010 年前）
从图片其它位置采样小块拼贴进来。Photoshop 的"内容识别填充"（2010 推出）是精致版本。优点：可预测、快。缺点：纹理背景上明显重复、人脸或独特内容失败。
2. 卷积网络 / LaMa（2018-2022）
深度神经网络（LaMa、EdgeConnect、Partial Convolution）在数百万张图片上训练。学会"真实内容长什么样"，而不只是复制粘贴。优点：处理纹理好、快。缺点：大蒙版（>30%）和人脸仍会模糊或诡异。
3. 生成式扩散（2022 至今）
扩散模型（Stable Diffusion Inpainting、FLUX Fill、Adobe Firefly）能接受可选文本提示，合成全新内容。优点：能处理巨大蒙版、能修人脸和复杂物体。缺点：慢、贵、有时"幻觉"出与图片其它部分不匹配的奇怪细节。
没人告诉你的硬限制
修复靠从周围上下文推断缺失像素。如果周围根本没有"原本是什么"的信息，AI 无法找回——只能编一个合理的。
这就是为什么：
- 去除纯天空背景上的小角落水印 → 几乎完美
- 去除人脸上的水印 → AI 编出一张不同的脸
- 去除图片 50% 的内容 → AI 生成全新内容（可能不符合原意图）
对于小标记（占图 ~15% 以下），修复效果优秀。对于大面积损坏，结果不稳定。
动手试试
理解修复最快的方式就是用一下。BigImg 免费修复工具用 LaMa 模型，浏览器内运行——画框选要去掉的区域，AI 在 10-20 秒内填充。
常见问题
问：inpainting 和 outpainting 有什么区别？
Inpainting 在已有图片内部填充区域。Outpainting 把图片扩展到原始边界之外。两者用相同的 AI 技术。Photoshop 生成式填充两者都做。
问：修复真能去除任何水印吗？
只能去小水印。AI 修复对覆盖图片 ~15% 以下的水印有效。大水印（满屏 Shutterstock 网格、跨过人脸的水印）当前所有免费工具都做不干净——见去水印的限制。
问：修复跟 Photoshop 修复画笔一样吗？
修复画笔是 2000 年代的手动纹理合成工具。现代 AI 修复是另一代技术——它理解内容，不只是纹理，复杂区域上效果更好。
问：最好的免费 AI 修复工具是哪个？
大多数场景：BigImg（用 LaMa、浏览器内、每天 10 次免费）。Cleanup.pictures 是同等替代品。处理人脸 / 大区域修复，通常需要 Photoshop 生成式填充或 Adobe Firefly。
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