Şəkilləri təkmilləşdirmək üçün süni intellektin istifadəsi hüdudsuzdur . Eksperimental proqram təminatında aparılan bir sıra tədqiqatlar onun fotoşəkillərin həllini təkmilləşdirmək qabiliyyəti ilə heyran etdi ki, o vaxta qədər yalnız televiziyada gördüyümüz polis seriallarında mümkün görünürdü.

Gəlin Təkmilləşdirək. , fotoşəkilləri yaxşılaşdırmaq üçün neyron şəbəkələrdən istifadə edən yeni veb sayt belə yeni xüsusiyyətlərdən biridir. Xidmət fotoşəkillərdə çatışmayan detalları və fakturaları təkmilləşdirir və aydınlaşdırır. Bu yaxınlarda alman alimləri EnhanceNet-PAT-ın inkişafını elan etdilər, bu alqoritm şəkillərin kəskinliyini qorxulu şəkildə bərpa etməyi bacarır.

Let's Enhance

Let's Enhance neyrondan istifadə edən vebsaytdır. şəbəkələri fotoşəkilləri təkmilləşdirmək və minimalist və istifadəsi asan olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Əsas səhifə sizi fotoşəkili mərkəzə sürükləməyə dəvət edir. Fotoğrafınız qəbul edildikdən sonra neyron şəbəkə detalları və teksturaları təkmilləşdirir və aydınlaşdırır ki, şəkil təbii görünsün.

Hər dəfə foto yüklədiyiniz zaman 3 nəticə əldə edilir: Anti-JPEG filter sadəcə olaraq JPEG artefaktlarını silir, Darıxdırıcı filtr mövcud detalları və kənarları qoruyaraq ölçüsünü artırır, Magic filter isə fotoda əvvəllər olmayan (AI istifadə edərək) yeni detalları çəkir və hallüsinasiya edir.

İşin görülməsi üçün bir neçə dəqiqə gözləməli olacaqsınız ,lakin buna dəyər – əldə edilən nəticələr həqiqətən təsir edicidir. PetaPixel veb-saytı yenicə buraxılmış Rylo kamerasının reklam fotosundan istifadə edərək sistemlə bir sıra sınaqlar keçirdi. Orijinal şəklə baxın:

Sonra şəkil 500px eninə dəyişdirildi.

500px enli foto sonra Photoshop-da "Təfərrüatları qoruyun (böyütmə)" seçimindən istifadə edərək 2000 piksel genişliyə qədər yenidən nümunə verdi və dəhşətli teksturalı bir şəkil əldə etdi (barmaqlara baxın):

Ancaq 500px fotoşəkildən istifadə edərək yenidən nümunə verin Let's Enhance realist əl toxumaları bərpa edilmiş şəklin daha təmiz versiyasını hazırladı:

Fərqi daha asan görməyə kömək etmək üçün məhsul müqayisəsi:

Həmçinin bax: İnstaqramda izləmək üçün 10 braziliyalı fotojurnalist

Digər nümunələrə baxın:

Linnea Sandbakk tərəfindən fotoşəkilin orijinal kəsimiPhotoshop ilə yüksək miqyaslıGəlin Təkmilləşdirək ilə yüksək miqyaslıFotodan orijinal kəsim by Brynna SpencerPhotoshop ilə yüksək səviyyəliGəlin Təkmilləşdirək ilə yüksək səviyyəliPexels şəkil bankından çəkilmiş fotoşəkildən orijinal kəsimPhotoshop ilə yüksək miqyaslıGəlin Təkmilləşdirək ilə yüksək miqyaslı

Gəlin Təkmilləşdirək Aleks Savsunenko və fəlsəfə doktoru Vladislav Pranskevičius tərəfindən. kimya və son iki ay yarım ərzində proqram təminatını hazırlayan keçmiş texniki direktor. Sistem hazırda 1-cidirversiyasıdır və istifadəçi ehtiyacları və rəyləri əsasında davamlı olaraq təkmilləşdiriləcək.

Mövcud neyron şəbəkəsi "təxminən 10% nisbətində portretləri daxil edən çox böyük təsvirlər toplusu üzərində təlim keçib", Savsunenko deyir.

O izah edir ki, ideya hər bir təsvir növü üçün ayrıca şəbəkələr yaratmaq və yüklənmiş növü aşkar etmək və müvafiq şəbəkə tətbiq etməkdir. Cari versiya heyvanların və landşaftların təsvirləri ilə daha yaxşı nəticələr əldə edib.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT Tübingendəki Maks Plank İntellektual Sistemlər İnstitutunun alimləri tərəfindən hazırlanmış yeni alqoritmdir. Almaniyada. Bu yeni texnologiya həm də təsirli nəticələr göstərdi. Aşağıda quşun orijinal fotoşəkili ilə nümunə verilmişdir:

Alimlər şəkli çəkib bunu yaradıblar. bütün incə detalların itirildiyi aşağı ayırdetmə versiyası:

Aşağı ayırdetmə versiyası daha sonra EnhanceNet-PAT tərəfindən işlənib və süni şəkildə təkmilləşdirilmiş yüksək dəqiqlikli versiya yaradılıb bu faktiki olaraq orijinal fotoşəkildən fərqlənmir.

Ənənəvi böyütmə texnologiyaları ətrafdakı piksellərə əsaslanaraq hesablamalar edərək çatışmayan pikselləri və detalları doldurmağa çalışır. Bununla belə, bu tip strategiyaların nəticələri qeyri-qənaətbəxş olmuşdur. Alimlərin indi araşdırdıqları şey istifadədir süni intellekt beləliklə, maşın orijinal yüksək ayırdetmə versiyalarını öyrənməklə aşağı ayırdetməli fotoşəkillərin necə görünməsini "öyrənir".

Həmçinin bax: 1 milyon dollarlıq kartof

Bu şəkildə öyrədildikdən sonra alqoritmlər yeni fotolar çəkə bilər. aşağı rezolyusiyaya malik şəkil və həmin fotonun “orijinal” yüksək rezolyusiyalı versiyasını daha yaxşı təxmin edin.

“Aşağı ayırdetmə təsvirində nümunələri aşkar edib yarada bilmək və həmin nümunələri yuxarı nümunədə tətbiq etməklə prosesində EnhanceNet-PAT quş tüklərinin necə görünməsi barədə düşünür və buna uyğun olaraq aşağı rezolyusiyaya malik təsvirə əlavə piksellər əlavə edir”. Maks Plank İnstitutu deyir.

EnhanceNet-PAT-ın texniki detalları haqqında ətraflı öyrənmək üçün, tədqiqat layihəsinin veb saytına daxil olun.