Выкарыстанне штучнага інтэлекту для паляпшэння малюнкаў, здаецца, не мае абмежаванняў . Серыя даследаванняў у галіне эксперыментальнага праграмнага забеспячэння ўразіла яго здольнасцю паляпшаць разрознасць фатаграфій такім чынам, што да таго часу здавалася магчымым толькі ў паліцэйскіх серыялах, якія мы бачым па тэлевізары.

Давайце палепшым , новы вэб-сайт, які выкарыстоўвае нейронавыя сеткі для паляпшэння фатаграфій, - адна з такіх новых функцый. Паслуга паляпшае і высвятляе дэталі і тэкстуры, якія адсутнічаюць на фотаздымках. Зусім нядаўна нямецкія навукоўцы абвясцілі аб распрацоўцы EnhanceNet-PAT, алгарытму, якому ўдаецца аднаўляць рэзкасць малюнкаў жахлівым спосабам.

Let's Enhance

Let's Enhance гэта вэб-сайт, які выкарыстоўвае нейронавыя сеткі для паляпшэння фатаграфій і распрацаваны, каб быць мінімалістычным і простым у выкарыстанні. Галоўная старонка прапануе вам перацягнуць фатаграфію ў цэнтр. Пасля атрымання вашай фатаграфіі нейронная сетка паляпшае і высвятляе дэталі і тэкстуры, каб фатаграфія выглядала натуральна.

Кожны раз, калі вы загружаеце фатаграфію, даюцца 3 вынікі: Anti-JPEG фільтр проста выдаляе артэфакты JPEG, фільтр Boring павялічвае маштаб, захоўваючы існуючыя дэталі і краю, а фільтр Magic малюе і стварае галюцынацыі новых дэталяў на фотаздымку, якіх раней на самой справе не было (з дапамогай штучнага інтэлекту).

Вам давядзецца пачакаць некалькі хвілін, пакуль праца будзе зроблена ,але яно таго варта – вынікі сапраўды ўражваюць. Вэб-сайт PetaPixel правёў серыю тэстаў сістэмы з выкарыстаннем рэкламнага фота з камеры Rylo, якое толькі што было выпушчана. Глядзіце зыходны відарыс:

Потым памер выявы быў зменены да 500 пікселяў у шырыню.

Глядзі_таксама: Insta360 Titan: 11K 360-градусная камера з 8 датчыкамі Micro 4/3

Фатаграфія шырынёй 500 пікселяў была затым паўторна выбарка ў Photoshop да 2000 пікселяў у шырыню з дапамогай опцыі «Захаваць дэталі (павелічэнне)», ствараючы фатаграфію з жудаснымі тэкстурамі (гл. пальцы):

Але паўторная выбарка фатаграфіі 500 пікселяў з дапамогай Let's Enhance стварыла значна больш чыстую версію відарыса, у якой былі адноўлены рэалістычныя тэкстуры рук:

Вось параўнанне кадравання, якое дапаможа вам лягчэй убачыць розніцу:

Глядзіце іншыя прыклады:

Арыгінальнае абразанне фатаграфіі Ліннеа СандбакВысакакласнае з PhotoshopВысакакласнае з Let's EnhanceАрыгінальнае абразанне з фота Брынна СпенсерUpscale з PhotoshopUpscale з Let's EnhanceСтворана арыгінальнае кадраванне з фатаграфіі, зробленай з банка малюнкаў PexelsUpscale з PhotoshopUpscale з Let's Enhance

Let's Enhance Алекс Саўсуненка і Уладзіслаў Пранскявічус, Ph.D. хімія і былы тэхнічны дырэктар адпаведна, якія стваралі праграмнае забеспячэнне на працягу апошніх двух з паловай месяцаў. Сістэма ў цяперашні час у сваім 1-мверсія і будзе пастаянна ўдасканальвацца з улікам патрэб карыстальнікаў і зваротнай сувязі.

Цяперашняя нейронная сетка была «навучана на вельмі вялікай падмностве малюнкаў, якія ўключалі партрэты з частатой прыкладна 10%», — кажа Саўсуненка.

Ён тлумачыць, што ідэя складаецца ў тым, каб стварыць асобныя сеткі для кожнага тыпу выявы, вызначыць загружаны тып і прымяніць адпаведную сетку. Цяперашняя версія дасягнула лепшых вынікаў з выявамі жывёл і ландшафтаў.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT - гэта новы алгарытм, распрацаваны навукоўцамі з Інстытута інтэлектуальных сістэм Макса Планка ў Цюбінгене, у Нямеччыне. Гэта новая тэхналогія таксама паказала ўражлівыя вынікі. Ніжэй прыведзены прыклад з арыгінальным фота птушкі:

Глядзі_таксама: Штучны інтэлект дазваляе вам бясплатна выпраўляць размытыя фатаграфіі ў Інтэрнэце

Навукоўцы зрабілі фота і стварылі гэта версія з нізкім раздзяленнем, у якой страчаны ўсе дробныя дэталі:

Версія з нізкім раздзяленнем была затым апрацавана EnhanceNet-PAT, ствараючы версію высокай выразнасці, штучна палепшаную практычна неадрозны ад арыгінальнага фота.

Традыцыйныя тэхналогіі маштабавання спрабуюць запоўніць адсутныя пікселі і дэталі шляхам вылічэння на аснове навакольных пікселяў. Аднак вынікі гэтых тыпаў стратэгій былі нездавальняючымі. Тое, што навукоўцы зараз даследуюць, - гэта выкарыстанне штучны інтэлект , каб машына "вывучала", як павінны выглядаць фатаграфіі з нізкім разрозненнем, вывучаючы арыгінальныя версіі з высокім разрозненнем.

Пасля навучання такім чынам алгарытмы могуць рабіць новыя фота малюнак з нізкім разрозненнем і зрабіць лепшае здагадку аб «арыгінальнай» версіі гэтага фота з высокім раздзяленнем.

«Праз магчымасць выяўляць і генераваць шаблоны на малюнку з нізкім раздзяленнем і прымяняць гэтыя шаблоны ў павышэнні дыскрэтызацыі у працэсе , EnhanceNet-PAT думае пра тое, як павінны выглядаць пёры птушкі, і адпаведна дадае дадатковыя пікселі да выявы з нізкім раздзяленнем», - кажа Інстытут Макса Планка.

Каб даведацца больш пра тэхнічныя дэталі EnhanceNet-PAT, перайдзіце на вэб-сайт даследчага праекта.