Čini se da upotreba umjetne inteligencije za poboljšanje slika nema granica . Serija istraživanja eksperimentalnog softvera impresionirala je svojom sposobnošću da poboljša rezoluciju fotografija na način koji se do tada činio mogućim samo u policijskim serijama koje gledamo na TV-u.

Poboljšajmo , nova web stranica koja koristi neuronske mreže za poboljšanje fotografija je jedna takva nova karakteristika. Usluga poboljšava i razjašnjava detalje i teksture koje nedostaju na fotografijama. Nedavno su njemački naučnici najavili razvoj EnhanceNet-PAT, algoritma koji uspijeva povratiti oštrinu slika na zastrašujući način.

Poboljšajmo

Poboljšajmo je web stranica koja koristi neuronske mreže za poboljšanje fotografija i dizajniran je da bude minimalistički i jednostavan za korištenje. Početna stranica vas poziva da prevučete i ispustite fotografiju u centar. Kada je vaša fotografija primljena, neuronska mreža poboljšava i razjašnjava detalje i teksture tako da fotografija izgleda prirodno.

Svaki put kada otpremite fotografiju, proizvode se 3 rezultata: Anti-JPEG filter jednostavno uklanja JPEG artefakte, Boring filter vrši povećanje veličine, čuvajući postojeće detalje i ivice, a Magični filter crta i halucinira nove detalje na fotografiji kojih prije nije bilo (koristeći AI).

Morat ćete pričekati nekoliko minuta da posao bude obavljen ,ali isplati se – dobijeni rezultati su zaista impresivni. PetaPixel web stranica je izvršila niz testova sa sistemom koristeći reklamnu fotografiju s Rylo kamere, koja je upravo objavljena. Pogledajte originalnu sliku:

Vidi_takođe: Esej Smash the Cake: 12 osnovnih savjeta za pravljenje divnih fotografija

Tada je veličina slike promijenjena na 500px širine.

Fotografija širine 500px je bila zatim ponovo uzorkovano u Photoshopu na širinu od 2000 px koristeći opciju “Sačuvaj detalje (uvećavanje)” dajući fotografiju užasne teksture (vidi prste):

Ali ponovno uzorkovanje fotografije od 500px koristeći Let's Enhance je proizveo mnogo čistiju verziju slike koja ima vraćene realistične teksture ruku:

Evo poređenja obrezivanja kako biste lakše uočili razliku:

Pogledajte druge primjere:

Originalno izrezivanje fotografije od strane Linnee SandbakkPoboljšajte s PhotoshopomPoboljšajmo uz Let's EnhanceOriginalno izrezano iz fotografije by Brynna SpencerUpscale with PhotoshopUpscale with Let's EnhanceOriginalni izrez iz fotografije preuzete iz Pexels banke slikaUpscale with PhotoshopUpscale with Let's Enhance

Let's Enhance je kreiran od Alexa Savsunenka i Vladislava Pranskevičiusa, dr. hemije i bivšeg CTO-a, koji su gradili softver u posljednja dva i po mjeseca. Sistem je trenutno u svom prvomverziju i stalno će se poboljšavati na osnovu potreba korisnika i povratnih informacija.

Trenutna neuronska mreža je "trenirana na veoma velikom podskupu slika koje uključuju portrete u stopi od približno 10%", kaže Savsunenko.

On objašnjava da je ideja da se kreiraju zasebne mreže za svaki tip slike i da se detektuje učitani tip i primeni odgovarajuća mreža. Trenutna verzija je postigla bolje rezultate sa slikama životinja i pejzaža.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT je novi algoritam koji su razvili naučnici sa Max Planck Instituta za inteligentne sisteme u Tübingenu, u Njemačkoj. Ova nova tehnologija je također pokazala impresivne rezultate. Ispod je primjer s originalnom fotografijom ptice:

Naučnici su snimili fotografiju i kreirali ovu verzija niske rezolucije u kojoj se gube svi fini detalji:

Verzija niske rezolucije je zatim obrađena od strane EnhanceNet-PAT, stvarajući verziju visoke rezolucije umjetno poboljšanu koja se praktično ne razlikuje od originalne fotografije.

Vidi_takođe: Portreti fotografa Auschwitza i 76 godina od završetka koncentracionog logora

Tradicionalne tehnologije povećanja veličine pokušavaju da popune nedostajuće piksele i detalje izračunavanjem na osnovu okolnih piksela. Međutim, rezultati ovih vrsta strategija su bili nezadovoljavajući. Ono što naučnici sada istražuju je upotreba umjetna inteligencija tako da mašina "nauči" kako bi fotografije niske rezolucije trebale izgledati proučavanjem originalnih verzija visoke rezolucije.

Jednom obučene na ovaj način, algoritmi mogu snimati nove fotografije sliku niske rezolucije i bolje pogodite "originalnu" verziju te fotografije visoke rezolucije.

"Mogući otkriti i generirati obrasce na slici niske rezolucije i primijeniti te obrasce u povećanom uzorkovanju proces , EnhanceNet-PAT razmišlja o tome kako bi perje ptice trebalo izgledati i u skladu s tim dodaje dodatne piksele slici niske rezolucije”, kaže Institut Max Planck.

Da biste saznali više o tehničkim detaljima EnhanceNet-PAT, idite na web stranicu istraživačkog projekta.