הרחבת-תמונה (Outpainting)

הרחבת-תמונה (Outpainting) הוא שימוש ב-AI כדי להרחיב תמונה קיימת מעבר לגבולותיה המקוריים — יוצר תוכן חדש ומתאים-סגנונית באזורים שלא היו קיימים כלל בתמונה המקורית. בעוד שמילוי-פערים משלים חורים בתוך תמונה קיימת, הרחבת-תמונה "ממציאה" תוכן חדש שממשיך מעבר לגבולות התמונה המקורית — למשל להרחיב תמונת-דיוקן צרה לפורמט-רחב, כשהאדם המצולם עצמו נשאר במקום אך הסביבה סביבו מתרחבת.

טכנית, המודל מנתח את התוכן הקיים בקצה-התמונה — קווים, צבעים, תאורה, מרקם — ומייצר המשך הגיוני מבחינה חזותית, בדיוק כפי שהוא היה עושה במילוי-פערים, רק כשהאזור-החסר נמצא מחוץ לגבול-התמונה במקום בתוכה. ככל שהתמונה המקורית מכילה יותר "רמזים" ברורים — קווי-אופק, תבניות חוזרות — כך קל יותר למודל להמשיך אותם באופן משכנע. אתגר מוכר בטכניקה הוא שמירה על עקביות כשההרחבה גדולה משמעותית מהתמונה המקורית: ריבוי-סבבי-הרחבה חוזרים ונשנים עלול לגרום ל"סחיפה" הדרגתית של הסגנון או התוכן, רחוק יותר ויותר מהמראה המקורי.

דוגמה קונקרטית: OpenAI הציגה יכולת-הרחבת-תמונה בכלי DALL-E שלה ב-31 באוגוסט 2022 — הפעם הראשונה שהיכולת הפכה זמינה בהיקף רחב לציבור הרחב. לפי ההודעה הרשמית, המודל "לוקח בחשבון את האלמנטים החזותיים הקיימים בתמונה — כולל צללים, השתקפויות ומרקמים — כדי לשמר את ההקשר של התמונה המקורית" בזמן שהוא מרחיב אותה. היכולת אפשרה למשתמשים ליצור קנבס רחב-הרבה-יותר מהתמונה שהתחילו איתה, פשוט על-ידי הזזת "מסגרת-החלון" שוב ושוב ומתן הנחיה חדשה לכל קטע-הרחבה.

הטכנולוגיה שימושית להתאמת תמונה קיימת לפורמטים שונים — למשל תמונה שצולמה בפורמט מרובע, מורחבת לבאנר רחב לפרסום או לתמונת-רקע לאתר — בלי לצלם מחדש או לחתוך תוכן חשוב מהתמונה המקורית. שימוש נפוץ נוסף הוא בקולנוע ובטלוויזיה: המרת תוכן שצולם ביחס-רוחב-גובה אחד (כמו 4:3 ישן) ליחס רחב יותר (כמו 16:9 מודרני) על-ידי הרחבת השוליים באופן שנראה כאילו כך צולם התוכן מלכתחילה.