Rimuovere oggetti da una foto: timbro, riempimento e IA

Dalla camera oscura al software: una pratica antica

Togliere qualcosa da una fotografia non è un’invenzione digitale. Il ritocco analogico, ricorda Wikipedia nella voce sull’image editing, usava strumenti come l’aerografo, e il ritoccatore interveniva a mano sul negativo e sulla stampa per cancellare macchie, graffi e, quando serviva, intere figure. La storia della manipolazione fotografica è fatta di esempi celebri: già nel 1860 una testa di Abraham Lincoln venne montata su un altro corpo, e nel 1982 National Geographic avvicinò due piramidi egiziane per adattare una foto alla copertina verticale.

La parola chiave, nel linguaggio tecnico di oggi, è inpainting. Nasce nel restauro delle opere d’arte: il termine indica il riempimento delle parti danneggiate o mancanti di un dipinto o di una stampa in modo che l’insieme appaia completo. L’approccio moderno prese forma negli anni Trenta con il restauratore tedesco Helmut Ruhemann, e fu poi sviluppato in chiave estetica dal teorico italiano Cesare Brandi. I restauratori chiedono in genere che il reintegro sia documentato, riconoscibile a un esame ravvicinato e reversibile. Tre condizioni che, come si vedrà, valgono anche per il ritocco digitale.

Dalla metà degli anni Novanta l’inpainting diventò un calcolo: algoritmi che stimano e sostituiscono i dati mancanti di un’immagine, usati per rimuovere oggetti e filigrane, restaurare pellicole o togliere gli occhi rossi. Oggi alla stima geometrica si sono aggiunti i modelli di apprendimento profondo, e la rimozione si può ottenere con un gesto del pennello e una riga di testo.

Gli strumenti classici: timbro clone, correzione e toppa

Gli strumenti storici di Photoshop e dei programmi analoghi lavorano tutti sullo stesso principio: prendere pixel buoni da un punto e metterli nel punto da riparare. Le differenze riguardano quanto il programma interviene sulla luce e sul colore.

Le date raccontano l’evoluzione: secondo Wikipedia il pennello correttivo compare con Photoshop 7.0 nel 2002, quello al volo con la CS2 nel 2005. La guida di Adobe presenta il timbro come lo strumento che copia pixel da una zona all’altra e il pennello correttivo come lo strumento adatto a ritoccare un’area più ampia.

Il timbro clone resta insostituibile quando serve il controllo totale. Un dettaglio utile: l’opacità e il flusso bassi, con campioni presi da più punti, evitano la ripetizione di una stessa macchia, il difetto che tradisce la clonazione più di ogni altro. Il pennello correttivo, invece, può fare errori diversi, come macchie di colore quando il campione contiene un bordo contrastato vicino all’area da riparare. In quel caso si ripete l’operazione con un campione più pulito, o si seleziona prima l’area con un lazo per delimitare il lavoro.

Riempimento in base al contenuto e riempimento generativo

Il passo successivo è stato togliere all’operatore il compito di scegliere il campione. Il riempimento in base al contenuto (content-aware fill) compare in Photoshop con la CS5, nell’aprile 2010. Si traccia una selezione attorno all’oggetto, e il programma ricostruisce l’area copiando porzioni di immagine simili al contesto: è un metodo che la letteratura sull’inpainting chiama exemplar-based, cioè basato su frammenti di immagine copiati nel vuoto. Funziona bene su cieli, prati, sabbia, muri, tutto ciò che ha una trama ripetitiva. Fatica sugli oggetti riconoscibili, sulle linee che devono proseguire con precisione, sui volti.

Il riempimento generativo è di un’altra generazione. Photoshop lo introduce nella versione 25.0, a settembre 2023, insieme all’espansione generativa. Qui l’area viene riempita con pixel creati ex novo da un modello di intelligenza artificiale, a partire dal contesto e, se si vuole, da una descrizione scritta. La pagina di guida di Adobe lo presenta come un modo per aggiungere, rimuovere o modificare contenuti nelle immagini con comandi testuali. Altri programmi di fotoritocco offrono funzioni analoghe di rimozione automatica, spesso con un semplice pennello sull’oggetto da togliere.

Il vantaggio è evidente: dove il riempimento classico ripeteva frammenti già presenti, il modello può inventare una continuazione plausibile di una staccionata, di un marciapiede, di un fondale. Il rovescio è che inventa. Quello che compare nell’area ricostruita non esisteva nella scena, e non ha alcun legame documentabile con la realtà. Questo conta moltissimo, e le ragioni sono discusse più avanti.

Come togliere una persona o un cavo da una foto senza che si veda

Gli strumenti sono pochi. La differenza la fa il metodo. Per ogni rimozione conviene ragionare su tre cose: che cosa c’è dietro l’oggetto, che cosa lo circonda e che tracce lascia nella scena.

Rimuovere un cavo o una linea elettrica

Un cavo che attraversa il cielo è il caso più semplice. Su un cielo con gradiente, il pennello correttivo o il riempimento in base al contenuto lo cancella in un colpo, purché si segua la linea con pennellate corte e sovrapposte. Se il cavo passa davanti a un edificio, la situazione cambia: il fondo ha struttura, e vanno ricostruiti spigoli, finestre, cornici.

1. Lavorare al 100% o più, tracciando segmenti brevi invece di una linea unica lunghissima.
2. Sul cielo, usare il pennello correttivo con un campione preso lungo la stessa fascia di gradiente.
3. Sugli edifici, partire dal timbro clone con campioni presi dagli elementi simili, rispettando l’allineamento delle linee verticali e orizzontali.
4. Controllare gli incroci: dove il cavo tagliava uno spigolo, quello spigolo va ripristinato per primo.
5. Fare il controllo finale ingrandendo e riducendo l’immagine: gli errori di ripetizione si notano meglio alla dimensione ridotta.

Rimuovere una persona

Qui il lavoro è maggiore, perché la persona porta con sé più cose di quante si vedano: l’ombra sul terreno, il riflesso in una vetrina, il bordo sfocato dello sfondo, gli oggetti che stanno dietro. Il procedimento che dà i risultati migliori è graduale.

1. Valutare lo sfondo. Se è uniforme (muro, prato, mare), il riempimento in base al contenuto o generativo è efficace. Se contiene una prospettiva forte o architetture, la ricostruzione richiede più passaggi.
2. Selezionare la figura con un po’ di margine, compreso l’alone di sfocatura attorno ai contorni, che altrimenti lascia una sagoma.
3. Eseguire il riempimento su un livello separato, in più tentativi, e scegliere la variante meglio inserita.
4. Eliminare ombre e riflessi: sono i primi indizi dell’intervento.
5. Controllare la prospettiva e le linee: un pavimento a piastrelle deve conservare l’allineamento, un orizzonte non può spezzarsi.
6. Rifinire con timbro clone e pennello correttivo, per i dettagli in cui il riempimento sbaglia.

Cosa tradisce una rimozione

Le immagini ritoccate si riconoscono per quattro segnali. Il primo è la grana: l’area ricostruita risulta più liscia o più granulosa del resto, soprattutto in foto ad alti ISO. La riduzione del rumore e la sua struttura sono descritte nella guida completa al rumore digitale: per uniformare, si aggiunge a una zona ricostruita una grana simile a quella dell’immagine. Il secondo è la nitidezza: l’area generata ha spesso un livello di dettaglio diverso dal resto. Il terzo è la ripetizione di texture, con foglie, nuvole o mattoni che si ripetono identici. Il quarto è la luce: un oggetto rimosso lascia il suo riflesso, un’ombra di cui non c’è più la causa, un cambio di temperatura colore nell’area.

La verifica finale funziona meglio con un trucco semplice: guardare l’immagine rovesciata o in bianco e nero. Senza il colore e senza il riconoscimento immediato del soggetto, l’occhio nota meglio le incongruenze di luce e di tono che altrimenti sfuggono.

Lavoro non distruttivo: come restare reversibili

Ogni rimozione dovrebbe poter essere annullata. Si tratta di una regola di metodo, ma richiama il principio dei restauratori: un reintegro deve essere distinguibile e reversibile. Nel digitale si traduce in poche abitudini.

• Livello vuoto. Si crea un nuovo livello sopra l’immagine e si lavora lì, con l’opzione di campionare da tutti i livelli visibili. Gli strumenti di correzione e il timbro offrono questa impostazione, come indicano le voci dell’indice della guida Adobe («Create a new layer when brushing», «Sample from all visible layers»).
• Livelli generativi. Il riempimento generativo produce il risultato su un livello a parte, con più varianti tra cui scegliere, e lascia l’originale sotto.
• Oggetto avanzato. Convertire il livello base in oggetto avanzato conserva i filtri modificabili.
• Maschere. Una maschera sul livello di ritocco permette di nascondere o far riapparire l’intervento in un punto preciso.
• Originale intatto. Il RAW non si tocca. Programmi come Lightroom salvano le modifiche come istruzioni separate dal file, come descritto nella guida allo sviluppo RAW, e si limitano ai ritocchi semplici; per i ritocchi complessi si passa a Photoshop con un file derivato.

Conservare il file prima e dopo l’intervento ha anche un vantaggio pratico. Se un cliente o una redazione chiedono la versione non modificata, la si ha. Se qualcuno contesta la foto, si può mostrare che cosa è stato cambiato.

I limiti dell’IA generativa

Gli strumenti generativi hanno modificato il lavoro, ma portano problemi specifici.

Il primo è la risoluzione e il dettaglio. L’area generata può risultare più morbida del resto, e su ingrandimenti importanti o su stampe grandi la differenza si vede. Il secondo è la coerenza. Un modello non conosce la scena: può ricostruire una finestra con proporzioni sbagliate, una ringhiera con un numero di montanti diverso, una mano con dita in eccesso. Il terzo è l’invenzione. Wikipedia, parlando dell’upscaling con reti neurali, segnala le allucinazioni dell’IA: la comparsa di dettagli che nell’originale non esistono, un problema serio quando l’immagine ha valore documentario. Lo stesso principio vale per qualunque riempimento generativo, perché il programma non recupera il dato mancante, lo ipotizza.

C’è poi un punto pratico: il risultato cambia a ogni tentativo. Se un cliente chiede di ripetere una rimozione, il riempimento non sarà identico. Chi lavora con un flusso di consegne ripetibili tiene il livello generato e non lo rigenera.

L’approfondimento sui modelli, sui loro rischi e sulle questioni di diritto d’autore è nell’articolo su intelligenza artificiale e immagini fotografiche.

Limiti etici e quando dichiarare l’intervento

Che si possa togliere un oggetto non significa che si debba, né che sia lecito in ogni contesto. La domanda da porsi è semplice: la foto promette di essere un documento?

Nel fotogiornalismo la risposta è netta. Il codice etico dell’NPPA, l’associazione dei fotografi giornalisti americani, apre con l’obiettivo di una «rappresentazione fedele e completa» del soggetto e avverte che le fotografie possono fare grandi danni se sono manipolate. La voce di Wikipedia sulla manipolazione fotografica riporta il caso di Stepan Rudik, squalificato dal World Press Photo nel 2010 per aver rimosso un elemento da una foto, e segnala che entro il 2015 fino al 20% delle opere arrivate al penultimo turno del concorso era stato escluso per manipolazioni o violazioni del regolamento. In questi ambienti togliere un cavo o una persona dallo sfondo è un’alterazione del fatto, e basta una sola scoperta per compromettere la credibilità di un autore.

Fuori dal reportage il discorso cambia, ma non scompare. Una foto di architettura o di viaggio con un cavo cancellato è una scelta estetica ordinaria e non richiede alcun avviso. Una foto di prodotto in cui si nasconde un difetto reale dell’oggetto può invece ingannare l’acquirente. Il ritratto che toglie una persona da un ricordo di famiglia interessa solo chi lo guarda. Per orientarsi, tre domande bastano.

1. L’elemento rimosso cambia il significato dell’immagine, o soltanto la sua pulizia?
2. Chi guarda ha motivo di credere che l’immagine documenti un fatto?
3. Un regolamento (di un concorso, di una redazione, di un cliente) stabilisce che cosa è ammesso?

Se la risposta alla prima o alla seconda è sì, conviene dichiarare l’intervento nella didascalia o nelle note, e se il regolamento lo vieta, rinunciare. Esistono anche strumenti tecnici di tracciamento. Lo standard aperto C2PA, sostenuto fra gli altri da Adobe, Google, Meta, Microsoft, OpenAI e BBC, definisce un metodo per registrare origine e modifiche di un contenuto digitale, i cosiddetti Content Credentials. Come funzionano, e perché una firma non garantisce la verità di ciò che è ritratto, lo spiega l’articolo su C2PA e autenticità fotografica.

La cornice normativa è in evoluzione. Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale prevede obblighi di trasparenza per i contenuti generati o alterati dall’IA, e le conseguenze per chi lavora con le immagini sono nell’articolo su l’articolo 50 dell’AI Act. Quando l’immagine ha un ruolo di prova, i criteri sono ancora più stretti: se ne parla in le fotografie come prove legali. Sul fronte della verifica, per chi deve controllare immagini altrui, l’articolo su deepfake e fotogiornalismo offre metodi concreti.

Errori comuni

• Clonare in modo ripetitivo. Lo stesso campione usato più volte lascia una trama riconoscibile.
• Ignorare ombre e riflessi. L’oggetto sparisce, la sua ombra resta.
• Selezionare troppo stretto. Il contorno sfocato dell’oggetto lascia una sagoma.
• Lavorare sull’unico livello. Un errore a metà del lavoro costringe a ricominciare.
• Accettare la prima variante generativa. Spesso la terza o la quarta si integra meglio.
• Dimenticare grana e nitidezza. L’area ricostruita deve avere la stessa texture del resto.
• Non pensare alla destinazione. Ciò che regge sullo schermo può cedere in una stampa grande.
• Ritoccare dove non è ammesso. Nei concorsi e nel reportage il regolamento viene prima dell’estetica.

Una rimozione riuscita si riconosce perché nessuno la cerca. Una rimozione dichiarata, quando il contesto lo richiede, protegge l’autore più di qualsiasi tecnica.