Inpainting: qué es esta IA para restaurar imágenes

Dentro de las muchas áreas donde podemos sacar partido a la Inteligencia Artificial vamos a abordar una técnica que está produciendo resultados sorprendentes. Se trata de la restauración visual de las imágenes, denominado comúnmente con el término Inpainting.

¿Qué es el Inpainting en Inteligencia Artificial?

El Inpainting es una técnica de procesamiento de imágenes, que tiene el objetivo de restaurarlas o de eliminar partes que no se desean. Es algo muy frecuente en el mundo del retoque fotográfico y ahora gracias a la Inteligencia Artificial puede obtener resultados sorprendentes, a la vez que nos quita una enorme cantidad de trabajo. 

Para ello, el Inpainting en la IA utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo, con los que es capaz de predecir y recrear los detalles ausentes en una imagen con una precisión extremadamente realista.

Diferencias entre el Inpainting tradicional y el basado en IA

El Inpainting se hace desde bastante tiempo atrás en el mundo de la fotografía. De manera tradicional se venía realizando a mano o bien usando software como Photoshop, con herramientas como el clonado, el relleno basado en contenido y la interpolación de píxeles. Estas técnicas, aunque daban relativamente buenos resultados, si teníamos suficiente habilidad y experiencia, resultaban muy costosas y estaban bastante limitadas, sobre todo cuando se necesitaba restaurar imágenes complejas o grandes áreas de pérdida de información.

Ahora, gracias a la IA podemos mejorar mucho los resultados y a la vez quitarnos mucho trabajo manual, ya que puede realizar prácticamente en instantes trabajo que antes nos llevaba horas. Para ello la IA utiliza redes neuronales profundas que han sido entrenadas con enormes cantidades de imágenes y con ellas es capaz de predecir y generar el contenido que falta en las fotps, conservando detalles y texturas complejas.

¿Cómo funciona el Inpainting?

Vamos a describir de un modo resumido y al alcance de cualquier persona el funcionamiento del Inpainting.

Principios básicos del Inpainting en Inteligencia Artificial

El Inpainting con IA se realiza mediante el aprendizaje extraído de muestras existentes en la actualidad. Esto quiere decir que los modelos son entrenados con millones de imágenes y gracias a ellas obtienen una información que les ayuda a entender cómo deben completar partes faltantes de otras imagenes, de manera convincente. Durante el proceso de inpainting la IA analiza patrones, texturas y colores presentes en la imagen original, para poder reproducirlos allá donde se necesite.

Redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo en la restauración de imágenes

Los modelos más usados para las técnicas de inpainting son las redes neurales  convolucionales (CNN) y las redes generativas adversarias (GAN). 

• Las CNN toman las características clave de la imagen, detectando patrones y extrayendo características como bordes, texturas y formas. Esto permite reconstruir partes perdidas. 
• Las GAN se basan en dos redes neuronales que compiten entre sí para realizar un trabajo en conjunto, más elaborado y preciso. Hay una red neuronal que genera las partes faltantes y la otra que evalúa su realismo. Con ello se consigue una mejora sensible de la calidad del resultado.

Las Redes Neuronales Convolucionales son por tanto un poco más sencillas, comparativamente hablando, que las Redes Generativas Adversarias, aunque muchas veces los algoritmos las combinan para obtener todavía mejores resultados.

Algoritmos más utilizados para la reconstrucción de imágenes con IA

Por lo que respecta a los algoritmos utilizados para el Inpainting con IA los hay que se basan en Redes Neuronales Convolucionales como Contextual Attention y otros que buscan extraer lo mejor de CNN y GAN como DeepFill o EdgeConnect.

Proceso paso a paso del Inpainting

Para que puedas entender mejor cómo funciona el Inpainting vamos a describir el proceso paso a paso.

1. Detección de áreas defectuosas

El primer paso consiste en identificar las zonas de la imagen que deben ser restauradas. Esta parte se puede hacer de forma manual, indicando qué partes queremos que se restaure, o de manera automática con herramientas de IA.

2. Análisis del contexto

Luego, la IA se encarga de analizar la información disponible en la imagen, para entender la textura, los colores y la estructura de los elementos presentes actualmente.

3. Selección del modelo de IA

En este paso se puede elegir el modelo de IA que se va a encargar de realizar el trabajo de Inpainting. La elección implica elegir algoritmos, ya sean basados en GAN o CNN, y dependerá del tipo de imagen y la complejidad de la restauración. A veces también se puede escoger un enfoque híbrido que combine varias herramientas.

4. Generación de contenido

En este paso el modelo se encarga de generar el contenido que falta. Tal como hemos explicado, para ello se basará en patrones aprendidos de otras imágenes similares y la información extraída de la imagen original.

5. Post-procesamiento

Una vez que la IA ha realizado su trabajo todavía se pueden aplicar filtros y ajustes para mejorar el realismo de la imagen y corregir posibles imperfecciones generadas durante el retoque realizado por la IA.

6. Revisión y ajuste final

El último paso consiste en un análisis de la imagen retocada, con la intención de revisar el resultado. Este análisis lo puede llevar a cabo una persona u otro sistema automatizado. Si es necesario se pueden todavía realizar modificaciones para terminar de mejorar la calidad de la restauración.

7. Exportación de la imagen final

Una vez verificada la calidad de la imagen restaurada ya podemos exportarla, para disponer de ella en el formato necesario para su uso.

Aplicaciones del Inpainting en diferentes sectores

Esta técnica la puedes usar en multitud de sectores, desde el ámbito profesional hasta el personal.

Restauración de fotografías antiguas y dañadas

El Inpainting permite recuperar imágenes antiguas que se han deteriorado con el paso del tiempo. Así podemos eliminar manchas, grietas o simples pérdidas de información y conseguir que vuelva a mostrarse de manera realista tal como era en su primer día.

Eliminación de objetos no deseados en imágenes

Cuando una foto es casi perfecta, pero un elemento existente la arruina, podemos usar Inpainting para eliminar esos elementos no deseados, como personas, sombras u otros objetos.

Generación de contenido visual en videojuegos y cine

En la industria del entretenimiento se puede usar Inpainting para la creación de escenarios realistas o texturas para los objetos.

Aplicaciones en arte digital y diseño gráfico

En el diseño gráfico, o incluso en el arte digital se puede usar Inpainting para modificar y mejorar imágenes usando la IA.

Uso en medicina e imágenes científicas

Incluso podemos encontrar aplicaciones en el ámbito médico donde el Inpainting ayuda a mejorar la calidad de imágenes de diagnóstico, eliminando ruido o reconstruyendo partes que han salido menos claras en los análisis.

Beneficios del Inpainting en marketing digital

El Inpainting permite mejorar la calidad visual de las imágenes, algo que puede resultar muy útil en el ámbito del marketing digital. Estos son algunos de los beneficios más relevantes, entre muchos otros que podríamos encontrar.

Creación de contenido visual impactante sin necesidad de sesiones de fotos

Si antes era necesario organizar sesiones fotográficas para conseguir contenido impactante, actualmente se puede usar Inpainting con IA para generar imágenes llamativas y profesionales, o modificar imágenes existentes para adaptarlas a campañas de marketing.

Optimización de imágenes de productos para eCommerce y catálogos digitales

Si tienes una tienda online sabes que las imágenes son esenciales para poder exponer los productos. Deben tener calidad y además lo ideal es que sean originales. Para conseguir estos objetivos podemos usar la IA y técnicas de Inpainting con los que realizar variaciones de imágenes de productos, mejorar la calidad o eliminar elementos indeseados.

Personalización y adaptación de campañas publicitarias con IA

Mediante Inpainting podemos adaptar las creatividades publicitarias existentes a diferentes tipos de audiencias o mercados. Por ejemplo, podemos personalizar fondos o cambiar ciertos elementos para que se asocien más al target de las campañas.

Ahorro de tiempo y costes en la edición de imágenes para redes sociales

Por supuesto, uno de los mayores beneficios del Inpainting es el ahorro de tiempo, algo especialmente importante cuando se trata de acciones en redes sociales, donde generalmente queremos obtener el máximo rendimiento con el mínimo esfuerzo.

Mejora de la experiencia del usuario con imágenes de alta calidad y sin imperfecciones

A veces el Inpainting tiene como simple (o no tan simple) objetivo mejorar la experiencia del usuario. Para ello las imágenes juegan un papel clave y gracias al Inpainting es posible eliminar defectos o adaptarlas para mejorar los mensajes. Esto puede ser esencial en muchos casos donde debemos cuidar la percepción de los visitantes acerca de las marcas.

Mejores herramientas de IA para Inpainting

Ya para acabar vamos a nombrar algunas de las herramientas más populares que puedes usar para realizar Inpainting sobre las imágenes.

1. Adobe Photoshop

La principal herramienta para toda persona que se dedica al retoque fotográfico es Photoshop. Esta herramienta ha sido pionera en el uso de la IA para realizar Inpainting con sus funcionalidades de relleno según contenido. Las últimas versiones de Photoshop han ido incorporando todavía más funcionalidades basadas en la Inteligencia Artificial para restauración de imágenes.

2. GIMP

Como sabemos GIMP es la alternativa gratuita y de código abierto a Photoshop. Con ella podemos usar complementos enfocados en el  Inpainting.

3. DeepAI

DeepAI es una plataforma de IA que ofrece diversos servicios entre los que se encuentra la generación de imágenes y el Inpainting. Tiene una capa gratuita que puedes usar de manera limitada y unos precios bastante asequibles sin necesitas llegar a más.

4. Runway ML

Si necesitas hacer trabajos más brillantes puedes usar Runway ML, que es una herramienta avanzada basada en IA para la creación de contenido gráfico o la edición de imágenes.

5. DALL-E

DALL-E es la herramienta de OpenAI para la generación de imágenes. En realidad no puede hacer Inpainting directamente sobre nuestras propias imágenes, al menos en el momento de escribir este post, pero podemos pasarle una imagen y pedirle que haga otra imagen similar a la que le hemos entregado.

6. PaintsChainer

Se trata de una herramienta basada en IA que podemos usar en el ámbito de la ilustración. Se especializa en rellenar de color una ilustración, pero también se puede usar para realizar otras mejoras, como la limpieza de los trazos o la aplicación de estilos artísticos determinados. Es software libre por lo que podríamos crear cualquier proyecto usando esta herramienta. Incluye modelos ya pre-entrenados por lo que no sería necesario pasar por la etapa de entrenamiento si no necesitamos una aplicación extra, más allá de lo que ya ofrece.

7. Photopea

Photopea es un completo editor de imágenes online, que trata de ser bastante similar a Photoshop (con el debido respeto y distancia), pero trabajando a través del navegador. Puedes probarlo también para realizar tareas de Inpainting, aunque tendrás que usar el API Key de alguna de las herramientas online de generación de imágenes que tengas contratadas.

Publicado el 03/04/2025 por:

Fernando Fuentes

Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.