kInpainting: un nostro piccolo software libero

Inpainting: cenni introduttivi

L'inpainting è una tecnica di elaborazione delle immagini che permette di “riempire” o ricostruire parti mancanti o danneggiate di un’immagine. Negli ultimi anni, questa metodologia ha suscitato grande interesse, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning, dove la disponibilità di dataset ricchi e diversificati è spesso un elemento critico. In questo articolo esploreremo cosa è l'inpainting presentando un nostro piccolo software libero utilizzabile in questo ambito.

Perché usare l'Inpainting per dataset di object detection

L'inpainting offre una soluzione pratica:

• Generazione di nuove immagini: utilizzando tecniche di inpainting, è possibile creare nuove immagini sintetiche a partire da foto reali, modificando lo sfondo o aggiungendo/riempiendo elementi in modo realistico.
• Arricchimento del dataset: queste immagini sintetiche possono essere integrate nei dataset per migliorare la varietà dei contesti e delle angolazioni, aumentando la robustezza del modello.
• Risparmio di tempo e costi: la creazione manuale di dataset è spesso onerosa e richiede molte risorse. L’inpainting automatizza una parte significativa del processo, rendendo più veloce la generazione di dati utili per l’addestramento.

Ideogram e ComfyUI

Ideogram

Una risorsa preziosa per la generazione di immagini personalizzate è Ideogram, una piattaforma che consente di creare contenuti visivi partendo da semplici descrizioni testuali. Ideogram utilizza modelli di IA avanzati per tradurre le parole in immagini dettagliate e realistiche, rendendola uno strumento ideale per espandere rapidamente i dataset di addestramento.

ComfyUI

ComfyUI è un framework libero che offre un ambiente flessibile per la creazione e manipolazione di immagini. Grazie alla sua architettura modulare, ComfyUI permette agli utenti di integrare nodi personalizzati per automatizzare processi complessi, come la generazione casuale di bounding box o l'applicazione di inpainting su larga scala.

kInpainting

Proprio per semplificare questi flussi di lavoro, abbiamo sviluppato kInpainting, un piccolo software libero disponibile su GitHub sotto licenza MIT. Questo strumento si compone di due parti principali.

La prima parte consente di generare immagini sintetiche senza inpainting sfruttando il servizio remoto di Ideogram. Un semplice programma scritto in Go, configurabile tramite un file json, permette di interagire facilmente con l'API di Ideogram per ottenere risultati rapidi e personalizzati.

La seconda parte integra ComfyUI con un nodo custom da noi realizzato, chiamato bbox_random_generator. Questo componente è progettato per produrre immagini con e senza inpainting, offrendo massima flessibilità nella creazione di dataset personalizzati. Tutti i dettagli sull'installazione e l'utilizzo sono disponibili nei README.md inclusi nel repository.

Grazie a queste soluzioni, è possibile superare la scarsità di dati e migliorare significativamente le prestazioni dei modelli di custom object detection. kInpainting rappresenta quindi un passo avanti verso un approccio più efficiente e accessibile alla preparazione dei dati per l'intelligenza artificiale.

Contattaci

Se sei interessato a saperne di più sul nostro approccio o hai esigenze simili, non esitare a contattarci. Siamo sempre aperti a collaborazioni, sperimentazioni e scambi di idee per migliorare ulteriormente le tecniche di generazione automatica di dataset.

Questo articolo è stato scritto in collaborazione con Matteo De Simone, autore del codice e mente creativa dietro al progetto kInpainting.

Foto di kevin laminto su Unsplash