Công cụ inpainting AI tốt nhất năm 2026: chỉnh sửa theo vùng chọn

Inpainting bằng AI trước đây chỉ có một nghĩa: tô một lớp mặt nạ lên phần ảnh bạn không thích, gõ một prompt ngắn, rồi để mô hình vẽ lại bên trong vùng đó. Đến năm 2026, đó chỉ còn là một trong nhiều con đường dẫn tới cùng kết quả. Một số công cụ vẫn đưa cho bạn cây cọ. Số khác cho bạn gọi tên vùng cần sửa bằng lời lẽ thường ngày — "chai thứ hai từ bên trái", "tấm biển phía trên cửa" — và chỉ sửa đúng khu vực đó trong khi phần còn lại của khung hình giữ nguyên gần như từng điểm ảnh. Cả hai cách đều được tính là inpainting, miễn thứ bạn nhận lại là một bản chỉnh sửa trong vùng chọn chứ không phải một tấm ảnh mới.

Bài tổng hợp này điểm qua tám cách chỉnh sửa theo vùng chọn trong năm 2026, bắt đầu bằng hướng đa mô hình trên OmniArt. Với mỗi công cụ, bạn sẽ biết: nó cho bạn kiểu kiểm soát vùng nào, công việc nó thực sự phù hợp, và nó hết đường ở đâu. Không công cụ nào ở đây thắng mọi đề bài, và những giới hạn thật quan trọng hơn danh sách tính năng.

Bây giờ thứ gì được tính là inpainting

Có ba công việc khác nhau ẩn dưới cùng một từ, và lẫn lộn chúng là nguyên nhân phổ biến nhất khiến một lần chỉnh sửa gây thất vọng.

Xóa là bài toán dựng lại và thường được giải tốt hơn bởi một mô hình nhỏ, chuyên biệt. Thay thế và điều chỉnh cục bộ là bài toán sinh tạo, và cần một mô hình ảnh mạnh biết tuân thủ chặt phạm vi vùng chọn. Hãy chọn công cụ theo công việc, đừng chọn theo thương hiệu.

1. OmniArt — chỉnh sửa theo chỉ dẫn và theo vùng trên nhiều mô hình

Cách OmniArt đạt tới kết quả kiểu inpainting là chỉnh sửa theo chỉ dẫn và theo vùng ngay bên trong các mô hình ảnh, thay vì dùng một khung vẽ có cọ mặt nạ. Bạn mô tả vùng cần sửa và thay đổi cần thực hiện trong prompt, còn mô hình sửa đúng vùng đó và để nguyên phần còn lại của khung hình. Ba mô hình trên nền tảng gánh phần lớn công việc này.

Seedream 5.0 Pro là lựa chọn cho độ chính xác. Nó phản hồi được với chỉnh sửa theo tọa độ và vị trí — một khung chọn, một điểm, một mũi tên chỉ hướng, hoặc một tọa độ gọi thẳng khu vực đích — cộng thêm chỉnh sửa bằng nét vẽ phác, khi một hình khối thô bạn cung cấp trở thành mốc không gian cho vật thể được mô tả. Chỉnh sửa theo điểm neo ghim chặt một mục tiêu nhỏ hoặc dễ nhập nhằng, để mô hình không đi lạc sang vật thể bên cạnh trong một khung hình đông chi tiết. Nó cũng đọc được mã màu hex chính xác và tên vật liệu cụ thể, hợp nhất được nhiều ảnh tham chiếu, và có thể tách kết quả thành một lớp nền cộng các lớp phần tử trong suốt riêng biệt.

GPT Image 2 mang tới một giao diện chỉnh sửa bằng ngôn ngữ tự nhiên: bạn tinh chỉnh một ảnh có sẵn bằng cách mô tả thay đổi thành câu, rất phù hợp với những lần sửa dễ nói hơn là dễ khoanh vùng. Nano Banana 2 xử lý các lần sửa dẫn bởi tham chiếu, khi một ảnh khác cung cấp phong cách, vật thể hoặc vật liệu mà bạn muốn đưa vào vùng đích.

• Kiểm soát vùng chọn: vùng được mô tả bằng lời, tọa độ, điểm neo, nét vẽ phác tham chiếu, đổi màu đúng mã hex
• Phù hợp nhất với: chỉnh sửa sản phẩm đúng chuẩn thương hiệu, ảnh ghép từ nhiều tham chiếu, tài nguyên nhiều lớp để bạn dựng lại ở bước sau
• Giới hạn thật: OmniArt không có giao diện cọ hay mặt nạ. Việc kiểm soát vùng nằm trong cách bạn viết prompt, nên độ chính xác phụ thuộc vào việc bạn gọi tên khu vực rõ đến đâu — và một số đầu vào ở phía mô hình như nét vẽ phác hay đặt điểm neo vẫn thuộc quy trình API ở lớp trên, chứ chưa phải công cụ trên khung vẽ của OmniArt

2. Generative Fill của Adobe Photoshop — chuẩn mực của cọ mặt nạ

Photoshop vẫn là bản triển khai tham chiếu cho inpainting kiểu cổ điển. Khoanh vùng bằng lasso hoặc cọ, gõ một prompt ngắn, nhận ba biến thể trên lớp sinh tạo riêng của chúng, rồi tiếp tục chỉnh mà không phá hủy ảnh gốc. Vì vùng chọn chính xác đến từng điểm ảnh, nó xử lý được những tình huống mà ngôn ngữ khó diễn tả: một hình dạng bất quy tắc, một khe giữa hai vật thể chồng lên nhau, một dải mỏng dọc theo cạnh ảnh.

• Kiểm soát vùng chọn: mặt nạ chính xác đến từng điểm ảnh, làm mềm biên, mỗi biến thể một lớp
• Phù hợp nhất với: tút ảnh, mở rộng khung ảnh, ghép ảnh khi mặt nạ phải chính xác
• Giới hạn thật: phải trả thuê bao và ưu tiên máy tính để bàn; phần được tô sinh tạo có thể trông mềm hơn phần ảnh chụp xung quanh, nên những vùng thay thế lớn thường cần thêm một lượt xử lý

3. Inpainting Stable Diffusion trong ComfyUI hoặc A1111 — kiểm soát tối đa, chạy máy nhà

Bộ công cụ mã nguồn mở cho bạn những núm điều chỉnh không nơi nào khác mở ra: cường độ khử nhiễu, độ mờ mặt nạ, vẽ lấp ở độ phân giải gốc, các checkpoint chuyên cho inpainting, và điều kiện hóa bằng ControlNet để giữ dáng người, độ sâu hoặc đường biên bên trong vùng đã khoanh. Nó chạy trên phần cứng của bạn, điều này rất quan trọng khi các ảnh gốc không được phép rời khỏi máy.

• Kiểm soát vùng chọn: đầy đủ tham số mặt nạ cộng điều kiện hóa về cấu trúc
• Phù hợp nhất với: quy trình sản xuất lặp lại được, tư liệu nhạy cảm, các mô hình được tinh chỉnh cho một phong cách cụ thể
• Giới hạn thật: khâu cài đặt và đường học dốc nhất trong danh sách này, và kết quả chỉ tốt bằng lựa chọn checkpoint của bạn — hãy chuẩn bị mất kha khá thời gian trước lần chỉnh sửa dùng được đầu tiên

4. Chỉnh sửa theo vùng của Midjourney — vẽ lại trong một khung hình đã cách điệu

Công cụ chọn vùng của Midjourney cho bạn khoanh một khu vực trong kết quả đã hoàn thiện rồi viết lại prompt cho riêng phần đó, nhờ vậy giữ nguyên được lối kết xuất đặc trưng của nó thay vì buộc bạn xuất ảnh sang một trình chỉnh sửa khác với thẩm mỹ khác. Với công việc minh họa và concept art, việc ở lại trong cùng một hệ hình ảnh đáng giá hơn độ chính xác của mặt nạ.

• Kiểm soát vùng chọn: chọn vùng hình chữ nhật hoặc vẽ tay, kèm một prompt mới
• Phù hợp nhất với: concept art, các khung hình chủ chốt đã cách điệu, thử đi thử lại trên một phong cách bạn đã thích
• Giới hạn thật: yếu hơn về độ chân thực nhiếp ảnh và về chữ; các lần sửa theo vùng vẫn bị hút theo phong cách của mô hình, nên rất khó ép ra những vật thay thế sát thực, chính xác như tư liệu

5. Nhóm công cụ xóa vật thể dựa trên LaMa — làm sạch mà không bịa thêm

Những công cụ xây trên các kiến trúc chuyên cho inpainting — Cleanup.pictures và nhiều bản giao diện mã nguồn mở của LaMa nằm trong số đó — chỉ làm một việc: bạn tô lên một vật thể và nhận lại phần nền hợp lý. Chúng không cố tạo ra một chủ thể mới, và đó chính là lý do chúng giỏi việc xóa. Dây điện, khách du lịch, cáp lằng nhằng và biển hiệu có logo đều biến mất mà không có vật thay thế nào do mô hình bịa ra lẻn vào.

• Kiểm soát vùng chọn: mặt nạ bằng cọ, chỉ để xóa
• Phù hợp nhất với: làm sạch số lượng lớn, dọn ảnh trước khi đưa vào một lần chỉnh sửa sinh tạo
• Giới hạn thật: hoàn toàn không thay thế hay điều chỉnh cục bộ được, và mặt nạ lớn trên kết cấu phức tạp (đám đông, tán lá dày, gạch có họa tiết) sẽ bị nhòe

6. Magic Edit và Magic Eraser của Canva — inpainting ngay trong file thiết kế

Giá trị của Canva nằm ở vị trí, không phải ở năng lực. Việc chỉnh sửa diễn ra trong cùng file với bố cục, phần chữ và bộ nhận diện thương hiệu, nên một bài đăng mạng xã hội có thể được sửa mà không phải chạy qua một trình chỉnh sửa riêng rồi nhập lại. Những người không làm thiết kế trong đội vẫn có thể thay một vật thể ở mức tạm ổn mà không cần học cách tạo mặt nạ.

• Kiểm soát vùng chọn: chọn thô bằng cọ, kèm một prompt ngắn
• Phù hợp nhất với: tài nguyên cho mạng xã hội và marketing, các đội có trình độ chênh lệch, những việc cần xong nhanh
• Giới hạn thật: khả năng kiểm soát vùng thô nhất trong danh sách này; biên chi tiết, vật thể nhỏ và đầu ra ở độ phân giải in ấn đều nằm ngoài vùng thoải mái của nó

7. Photoroom — chỉnh sửa ảnh sản phẩm và thương mại điện tử ở số lượng lớn

Photoroom được tinh chỉnh cho bài toán thương mại: tách sản phẩm, làm sạch bề mặt, xóa một vệt phản chiếu hay một nhãn giá, thay nền, rồi xử lý hàng loạt cho cả danh mục. Cơ chế chọn vùng nhận biết vật thể của nó thường tìm ra sản phẩm mà bạn không cần tô nhiều, và đó là điều khiến hàng trăm mã sản phẩm trở nên khả thi.

• Kiểm soát vùng chọn: tự động nhận diện vật thể cộng tinh chỉnh thủ công
• Phù hợp nhất với: đăng bán trên sàn thương mại điện tử, dọn danh mục, các lượt xử lý hàng loạt lặp lại được
• Giới hạn thật: hẹp theo chủ ý — ra ngoài phạm vi ảnh sản phẩm, các quy tắc chọn vùng của nó có rất ít thứ để dựa vào, và đầu ra theo mẫu có thể trông đồng dạng trên cả danh mục

8. Magic Editor của Google Photos — ưu tiên điện thoại, sửa ngay trong thư viện

Với những lần sửa cần diễn ra ngay nơi tấm ảnh đang nằm, Magic Editor xử lý được việc xóa, dịch chuyển vật thể và đổi nền bằng cơ chế chạm để chọn thay vì bằng cọ. Đây là công cụ mà phần lớn mọi người sẽ thực sự dùng, vì nó đã có sẵn trên máy và file gốc không phải xuất đi đâu cả.

• Kiểm soát vùng chọn: chạm và khoanh để chọn vật thể, kèm các gợi ý dẫn dắt
• Phù hợp nhất với: ảnh cá nhân, sửa nhanh cho mạng xã hội, chỉnh sửa trên điện thoại
• Giới hạn thật: ít khả năng kiểm soát bằng prompt, không xuất được theo lớp, và trần về độ phân giải cùng độ trung thực khiến nó không phù hợp để bàn giao cho khách hàng hay đem đi in

Chọn theo công việc

Những khuôn prompt dùng được ở mọi công cụ

Các thói quen viết chỉ dẫn giúp nâng chất lượng kết quả gần như đều chuyển được sang công cụ khác, dù bạn đang gõ vào hộp thoại mặt nạ hay đang gọi tên một vùng bằng câu văn.

1. Gọi tên mục tiêu đúng như cách người ta nói ra miệng. "Chai thứ hai từ bên trái", "tấm biển phía trên cửa", "hàng 2, cột 3" đều hơn hẳn những con số phần trăm trừu tượng.
2. Nói rõ cái gì thay đổi và cái gì không. Một câu cho phần chỉnh sửa, một câu bảo vệ phần còn lại của khung hình.
3. Cụ thể bằng số ở những chỗ có số. Mã hex cho màu, tên vật liệu cho bề mặt — "ấm hơn một chút" không phải một chỉ dẫn.
4. Mô tả cả ánh sáng và điểm tiếp xúc, đừng chỉ mô tả vật thể. Một vật thay thế chỉ thuyết phục khi bạn nêu rõ hướng ánh sáng chính và chỗ nó chạm vào bề mặt bên dưới.
5. Tách các lần sửa phức hợp thành nhiều lượt riêng. Ba thay đổi trong một chỉ dẫn chính là cách một lần sửa cục bộ biến thành một lần tạo lại cả khung hình.

Danh sách này bỏ qua những gì

Các ứng dụng di động đơn chức năng chỉ bọc lại một mô hình xóa vật thể công khai, và các hệ thống quản lý tài nguyên số cấp doanh nghiệp mà inpainting chỉ là một ô tích sau một cuộc gọi bán hàng, đều bị loại. Các công cụ xóa hình mờ cũng vậy, vì đó là vấn đề pháp lý nhiều hơn là vấn đề kỹ thuật. Tiêu chí để có mặt rất đơn giản: có khả năng kiểm soát vùng thật, có một việc nó làm tốt hơn các lựa chọn khác, và một người sáng tạo cá nhân có thể dùng được ngay hôm nay.

Bắt đầu trên OmniArt

Chỉnh sửa theo vùng chọn trên OmniArt bắt đầu giống mọi lần tạo ảnh khác: đưa ảnh vào không gian làm việc ảnh và viết cả vùng cần sửa lẫn thay đổi cần thực hiện vào prompt. Để có toàn bộ thư viện khuôn mẫu — chỉnh sửa theo tọa độ, tham chiếu bằng nét vẽ phác và điểm neo, đổi màu đúng mã hex, hợp nhất nhiều ảnh và tách lớp — hướng dẫn viết prompt cho Seedream 5.0 Pro có sẵn ví dụ sao chép được cho từng chế độ.

Nếu các lần sửa của bạn diễn tả bằng câu văn dễ hơn bằng tọa độ, GPT Image 2 là mô hình nên thử trước — giao diện chỉnh sửa bằng ngôn ngữ tự nhiên của nó được xây để mô tả một thay đổi thay vì khoanh vùng nó. Việc có cả hai mô hình trong cùng một không gian làm việc chính là điểm mấu chốt: khi một mô hình không tôn trọng vùng chọn, mô hình tiếp theo chỉ cách bạn một lần đổi lựa chọn chứ không phải một gói thuê bao nữa.