アウトペインティングとは、画像生成AIを用いて、元の画像の境界線の外側に新しい背景や被写体を自然に描き足し、画像全体の構図を拡張する技術です。元の画像のコンテキストや画風、光源、色使いなどを高度に維持したまま、違和感のない外挿を行います。主に景色の拡張や、正方形画像を横長に変換する用途などで活用されています。
アウトペインティングとは
アウトペインティングは、既存の画像の外枠（境界線の外側）に対して、画像生成AIが元のコンテキスト（文脈）やスタイルを理解した上で新たな視覚情報を描き加え、画像のサイズや構図を拡張する技術です。
詳しく解説
アウトペインティングは、主に拡散モデルをベースとした画像生成AI技術によって実現されています。AIは元の画像に写っている被写体の特徴、照明の方向、色彩、画風をディープラーニングによって解析します。そして、拡張したい領域に対して、既存の部分とシームレスにつながるようにピクセルを予測・生成します。また、ユーザーがプロンプトと呼ばれる指示文を併せて入力することで、描き足す内容を具体的に指定することも可能です。これにより、解像度やアスペクト比の制限によって構図に制限があった画像でも、元のクオリティを維持したまま、縦横比の変更や背景の広域化を行うことが可能になります。
具体例・使われ方
例えば、人物のバストアップ写真をもとに、アウトペインティングを適用して全身の姿やその周囲の背景（カフェや街並みなど）を描き足すことができます。また、スマートフォンで縦長に撮影された風景写真をWebサイトのヘッダー用に横長に拡張する場合や、古典的な絵画の枠外にどのような部屋が存在したかを想像して描き広げるといったクリエイティブな用途にも活用されています。
似た用語との違い
アウトペインティングと最も混同されやすいのが「インペインティング」です。インペインティングは、元の画像の一部（内側）を消去して別のオブジェクトに置き換えたり、傷ついた部分を修復したりする技術です。これに対し、アウトペインティングは「外側」の領域に新たな内容を描き足して拡張する技術という違いがあります。また、単なるリサイズ（解像度変更）は画素を引き延ばすだけですが、アウトペインティングは存在しなかった新しい映像表現を創造する点が異なります。
注意点
注意点として、アウトペインティングで描き足された部分は、元の画像からAIが推測した「ありそうな風景」に過ぎず、歴史的写真の正確な復元など、客観的な事実が求められる用途には使用できません。また、拡張する領域が元の画像に対して広くなるほど、AIの文脈理解が薄れ、不自然な整合性の破綻や、破綻したオブジェクト（歪んだ物体など）が生成されやすくなる傾向があります。