Cleanup.pictures — это бесплатный онлайн-сервис, который можно использовать для удаления объектов с фотографий.

Предметы и люди часто попадают на фотографии, особенно если вы снимаете что-то популярное. Фотография может быть и не испорчена, но она может выглядеть красивее, если люди и предметы будут удалены.
Cleanup.pictures делает это максимально просто. Перетащите изображение на сайт, удерживайте левую кнопку мыши над той частью изображения, которую вы хотите очистить от объектов, и отпустите кнопку, когда закончите. Остальное сделает онлайн-приложение.

В вашем распоряжении только возможность изменить размер кисти и отменить изменения. Размер кисти определяет область, которая будет выделена для удаления объекта. К сожалению, нет возможности увеличить масштаб для повышения точности выделения. Обработанные изображения можно загрузить в локальную систему.

Результаты получаются хорошими, особенно если учесть, что на удаление любого объекта с загруженного изображения уходит несколько секунд. Одним из недостатков использования Cleanup.pictures является то, что обработанные изображения могут иметь меньшее разрешение, чем загруженный оригинал. В тестах все загруженные изображения имели разрешение всего 1024 пикселя.
В Cleanup.pictures используется LaMa: Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions, проект Samsung Research с открытым исходным кодом, доступный на GitHub.
Сам Cleanup.pictures также является открытым исходным кодом и доступен на GitHub. Он был создан командой инженеров ClipDrop.
Спасибо, что читаете! На данный момент большинство моих заметок, статей и подборок выходит в telegram канале «Левашов». Обязательно подписывайтесь, чтобы не пропустить новости мира ИТ, полезные инструкции и нужные сервисы.
Респект за пост! Спасибо за работу!
Хотите больше постов в блоге? Подборок софта и сервисов, а также обзоры на гаджеты? Сейчас, чтобы писать регулярно и радовать вас большими обзорами, мне требуется помощь. Чтобы поддерживать сайт на регулярной основе, вы можете оформить подписку на российском сервисе Boosty. Или воспользоваться ЮMoney (бывшие Яндекс Деньги) для разовой поддержки:
Заранее спасибо! Все собранные средства будут пущены на развитие сайта. Поддержка проекта является подарком владельцу сайта.