Използването на изкуствен интелект за подобряване на изображения изглежда нямат граници Редица експериментални изследвания в областта на софтуера впечатляват със способността си да подобряват резолюция на снимките по начин, който дотогава изглеждаше възможен само в полицейските сериали, които гледаме по телевизията.

Let's Enhance, нов уебсайт, който използва невронни мрежи за подобряване на снимки, е един такъв нов ресурс. Услугата подобрява и изяснява липсващите детайли и текстури в снимките. Неотдавна германски учени обявиха разработването на EnhanceNet-PAT, алгоритъм, който може да възстанови остротата на изображенията по плашещ начин.

Да подобрим

Let's Enhance е уебсайт, който използва невронни мрежи за подобряване на снимки и е проектиран така, че да бъде минималистичен и лесен за използване. Началната страница ви приканва да плъзнете и пуснете снимка в центъра. След като снимката ви бъде получена, невронната мрежа подобрява и изяснява детайлите и текстурите, за да изглежда снимката естествена.

Вижте също: Осветлението във фотографията: как позицията на светлината променя вида на снимките ви

Всеки път, когато качвате снимка, се получават 3 резултата: филтърът Anti-JPEG просто премахва артефактите на JPEG, филтърът Boring увеличава мащаба, като запазва съществуващите детайли и ръбове, а филтърът Magic рисува и халюцинира нови детайли в снимката, които всъщност не са били там преди (с помощта на изкуствен интелект).

Ще трябва да изчакате няколко минути, за да се свърши работата. Уебсайтът PetaPixel е направил серия от тестове със системата, като е използвал рекламна снимка на току-що пуснатата на пазара камера Rylo. Вижте оригиналното изображение:

След това изображението беше оразмерено до ширина 500px.

След това снимката с широчина 500px беше преоразмерена във Photoshop до широчина 2000px, като беше използвана опцията "Запазване на детайлите (уголемяване)", в резултат на което се получи снимка с ужасни текстури (вж. пръстите):

Вижте също: Какво е plongée и contraplongée?

Но повторното дискретизиране на снимката от 500px с помощта на Let's Enhance доведе до много по-чиста версия на изображението, в която бяха възстановени реалистичните текстури на ръцете:

Ето едно сравнение на изрезките, за да видите по-лесно разликата:

Вижте други примери:

Оригинално изрязване на снимка от Linnea Sandbakk Увеличаване на мащаба с Photoshop Повишаване на нивото с Let's Enhance Оригинална изрезка от снимка на Брина Спенсър Увеличаване на мащаба с Photoshop Повишаване на нивото с Let's Enhance Оригинален разрез на снимка, взета от банката с изображения на Pexels Увеличаване на мащаба с Photoshop Повишаване на нивото с Let's Enhance

Let's Enhance е създадена от Алекс Савсуненко и Владислав Пранскевичус, съответно доктор по химия и бивш главен технически директор, които създават софтуера през последните два месеца и половина. В момента системата е в своята първа версия и ще бъде непрекъснато подобрявана въз основа на нуждите на потребителите и обратната връзка.

Настоящата невронна мрежа е "обучена с много широк набор от изображения, които включват портрети с дял от приблизително 10%", казва Савсуненко.

Той обяснява, че идеята е да се създадат отделни мрежи за всеки тип изображение и да се открие типът, който е качен, и да се приложи подходяща мрежа. В настоящата версия са постигнати по-добри резултати при изображения на животни и пейзажи.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT е нов алгоритъм, разработен от учени от Института за интелигентни системи "Макс Планк" в Тюбинген, Германия. Тази нова технология също показа впечатляващи резултати. Вижте по-долу пример с оригинална снимка на птица:

Учените са направили снимката и са създали тази версия с ниска разделителна способност, в която всички фини детайли са изгубени:

След това версията с ниска разделителна способност беше обработена от EnhanceNet-PAT, като се създаде изкуствено подобрена висока разделителна способност която на практика не се различава от оригиналната снимка.

Традиционните технологии за увеличаване на мащаба се опитват да запълнят липсващите пиксели и детайли, като изчисляват на базата на околните пиксели. Резултатите от тези видове стратегии обаче са незадоволителни. Сега учените проучват използването на изкуствен интелект така че машината "научава" как трябва да изглеждат снимките с ниска разделителна способност, като изучава оригиналните версии с висока разделителна способност.

След като бъдат обучени по този начин, алгоритмите могат да вземат нови снимки с ниска резолюция и да направят по-добро предположение за "оригиналната" версия на тази снимка с висока резолюция.

"Като може да открива и генерира модели в изображение с ниска разделителна способност и да прилага тези модели в процеса на увеличаване на мащаба, EnhanceNet-PAT мисли как трябва да изглеждат перата на птицата и съответно добавя допълнителни пиксели към изображението с ниска разделителна способност", казват от института "Макс Планк".

За да научите повече за техническите подробности на EnhanceNet-PAT, посетете уебсайта на изследователския проект.