AI画像拡張

アウトペインティングは、既存画像のキャンバスを広げて、追加された領域に新しいコンテンツを生成する技術です。元の画像はそのままの位置に保ちつつ、モデルがフレームの外にあったであろう内容を補完します。アスペクト比の変換や構図の拡大に役立ちます。

空や開けた風景、シンプルな背景など、なだらかなシーンでは最も自然な結果が得られます。コントラストが強いエッジや複雑な質感では継ぎ目が見える場合があります。Renoiseはピクセル複製ではなく生成式アウトペインティングを使用するため、モデルはピクセルを鏡像反転するのではなく続きを創作します。

アップスケールは同じ画像をより高いピクセル密度で拡大するものです——キャンバスの内容は変わらず、より大きくなるだけです。拡張は新しいキャンバス領域を追加し、生成されたコンテンツで補完します。どちらもRenoiseで対応できますが、目的が異なります。

できます。元の画像より広い（または高い）出力比率を設定し、新しい領域に何を表示させるかを入力します。モデルが残りのシーンに合わせた拡張部分を生成します。

フォトリアルなシーン継続のほとんどのケースではNano Banana Proが対応します。プロンプトが非常に詳細だったり、複数の参考画像で拡張方向を細かく指定したい場合はGPT Image 2に切り替えてください。

拡張は元のシーンを保ちながら周囲に新しいキャンバスを追加するものです——被写体も背景もそのまま残り、単に範囲が広がります。背景の変更は被写体を残したまま、背景のシーン全体を差し替えます。同じシーンの続きではなく新しい環境に変えたい場合は、背景ジェネレーターガイドが適切な出発点になります。