画像補完と高画質化の違いとは？ — 目的と使い分け

• 「画質が荒くて、サイトに使うにはちょっと…」
• 「指が変な形になってる…」
• 「背景が途切れていて違和感がある」

そんな時に役立つのが、「画像補完」と「高画質化」という2つのAI技術です。一見似ているように思えますが、それぞれの目的と効果はまったく別です。

画像補完（Inpainting / Completion）

画像が“生き返る”

数年前、写真修復の達人と呼ばれる職人がテレビで特集されていました。昭和の古写真を、手作業で丁寧に補正し、破れた部分を少しずつ描き起こしていたその姿は、まさに“現代の錬金術師”。ただ1枚の家族写真のために数日かけることもあるそうです。

──ところが、今やその作業が、AIでほんの数秒でできてしまう時代になりました。

手仕事の温かみにはかなわないかも知れません。でも「とにかく早く、きれいに、手軽に直したい！」という人にとって、AI画像補完ツールはまさに救世主なのです。

*拡散モデル（diffusion model）ベースで動いており、Stable Diffusionの親戚のようなAI。
背景のパターンや画像の構造を理解して、自然なつなぎ目や一貫性のある描写を生成。
テキストで「空を夕焼けに変えて」や「この人物の服をスーツに」などの指示が可能。

目的 画像の“欠けている”部分を、AIが自然に補うこと

たとえば、次のようなシーンで使われます

• 指の形が不自然な時に、手全体を補完して自然に整える
• トリミングで切れた背景をAIで拡張してつなげる
• 顔の一部が崩れているときに、別画像から学習したAIが補正する

有名なツール例：

RestoreFormer
CodeFormer
Adobe Firefly（ジェネレーティブ塗りつぶし）

RestoreFormer — 記憶を再構築するような、やさしい補完AI

もともとは認知症患者の顔写真再構築のために開発された論文ベースの技術。
人の顔の特徴をやさしく推測して整えるのが得意。派手すぎない自然な補完が魅力。

🔗 詳しくはこちら → [RestoreFormerの使い方＆ダウンロード方法]

CodeFormer — “整形AI”の異名をもつプロ向けツール

「過去の自分を超えてくる」とSNSで話題に。
VFX業界の研究者も使う高精度補完ツール。細部の美化やノイズ除去に強い。

🔗 詳しくはこちら → [CodeFormerの使い方を詳しく解説した記事はこちら]

GFPGAN — “顔だけ特化”のスピード重視AI

画像がボヤけても顔だけはピシッと復元！
アップロードして一発処理、しかも軽量。処理が速く、初心者にも扱いやすい。

Photoshopの「生成塗りつぶし（Generative Fill）」

Photoshopの「生成塗りつぶし（Generative Fill）」は、Adobe FireflyのAI技術を活用した、とても強力で直感的な画像補完＆編集ツールです！
ここでは、仕組み・特徴・他のツールとの違いも含めて、分かりやすく解説しますね。

生成塗りつぶしとは？

Adobe Photoshopの「生成塗りつぶし」は、
画像の一部を選択してテキストで指示するだけで、その部分を自然に補完・置換・拡張してくれる機能です。
 下の記事でも、Adobe Photoshopの「生成塗りつぶし」を使用した、背景の生成に付いて詳しく解説しています。

---

高画質化（Upscale / Super Resolution）

画像の高画質化とは、ざっくり言うと「小さくてぼやけた画像を、大きくてハッキリした画像に変えること」です。でも、単純に画像サイズを大きくすると、普通はボケボケになりますよね。

そこで活躍するのが ”AI（人工知能）”です。

AIは「これは目の輪郭」「これは髪の毛の質感」などを大量のデータから学習していて、元画像には映っていない細部も“予測”して描き足すことができるのです。

目的 画質の粗い画像を、キレイで鮮明に引き伸ばすこと

たとえばこんなシーンで活躍します

SNSで保存した画像が小さくて荒い → AIで4倍の大きさに高画質化
イラストやアイコンの輪郭がぼやけている → 鮮明にシャープ化

有名なツール例：

Topaz Gigapixel AI
Let’s Enhance
Real-ESRGAN（無料）

Topaz Gigapixel AI — ディープラーニングによる超解像

Topazは、自社開発のAIモデルを使って、写真のぼやけをくっきり補正し、
ノイズを除去しつつディテールを再現します。又、元画像には無いディテールも“ありそうな形”で予測生成をします。

これは「超解像（Super-Resolution）」という分野で、
たとえば「猫のヒゲの先」や「洋服の繊維の質感」など、人間の目に“自然に見えるように”再構成するのが得意です。

→ 小さな写真や古い写真が、プロ並みに鮮明で自然な画像に変身します！

🔗 詳しくはこちら → [Topaz Gigapixel AI の使い方を詳しく解説した記事はこちら]

Let’s Enhance — AIプリセットによるシーン別最適化

Let’s EnhanceもAIを使いますが、Topazのように完全に“汎用の画像補完AI”というよりは、
「商品画像」や「風景」「人物」といった 目的別のAIプリセット を選ぶ形です。

• 商品画像はコントラスト強調＋背景クリーンアップ
• 風景は色味と明るさ補正
• 人物は肌補正と解像感UP

使うとどうなる？
→ EC画像、SNS用の写真、LP素材などが、“いい感じに整った”見栄えに！
クラウドで簡単に使用できる→Let’s Enhance公式サイト

Real-ESRGAN の仕組み―敵対的生成ネットワーク（GAN）＋実写に強いモデル

Real-ESRGAN（リアル・イーエスアールガン）は、もともと「ESRGAN」という高画質化AIの進化版です。名前の「Real」は「リアルな（自然な）」質感を重視している、という意味。

• GAN（敵対的生成ネットワーク） というAI手法を使っていて、
  「ぼやけた画像」から「本物っぽく鮮明な画像」を再構成します。
• ノイズやぼやけを除去しつつ、破綻の少ない自然なディテールを追加します。
• 特に「顔」「人物」「風景」などに強いです。

使用ツールの選び方

状況	おすすめの手法
一部が壊れている・変形している	画像補完（RestoreFormerなど）
全体的に荒い・ぼやけている	高画質化（Real-ESRGANなど）
小さい画像をサイトで使いたい	高画質化＋AI補正
顔や手を自然に修正したい	画像補完が有効

AI画像補完＆高画質化ツール比較表

ツール名	得意な補完範囲	特徴	対象画像	操作難易度	商用利用
RestoreFormer	顔の細部	低解像度の顔を自然に復元	顔写真	★★☆☆☆	〇
CodeFormer	顔の構造・輪郭	顔の美化＋構造補完、理想顔に近づける	顔写真	★★☆☆☆	〇
GFPGAN	顔全体＋背景ノイズ	全体的な補完力が高く、速度も速い	顔＋風景	★★☆☆☆	〇
Topaz Gigapixel AI	解像度＆ディテール	拡大しても高画質を保てる	写真・イラスト	★★★☆☆	△（要確認）
Photoshop 生成塗りつぶし	背景・構図・細部補完	欠損や構図変更など万能。操作に幅あり	全体	★★★★☆	〇

今は、使いづらい素材を補完して「ちゃんと使える素材」に変えることが可能です。