画像翻訳における「インペインティング（画像修復）」技術はどのように機能するのか？

現状の主要診断

“単純な画像翻訳は元画像の上に色のブロックを重ねるだけなので、見た目の品質が非常に低くなります。高品質な翻訳には、文字がまるで画像に直接印刷されているかのような仕上がりが求められます。”

根本原因の分析

システムが画像中の元の外国語テキストを消去する際、インペインティングモデルは周囲のピクセルの特性（色、質感、光や影）を分析し、消去された領域の背景を知的に生成・補完して、違和感のない仕上がりを実現します。

訳文を再配置する際、システムは元の文字の色や縁取り、傾き、フォントスタイルを分析し、それらの視覚的属性をターゲット言語で再現して、「ピクセルレベル」の完璧な置き換えを実現します。

生成AIの描画能力を活用して、翻訳におけるビジュアル面の課題を解決します。