이미지 개선을 위한 인공 지능의 사용에는 한계가 없는 것 인 것 같습니다. 실험용 소프트웨어에 대한 일련의 연구는 사진의 해상도 를 개선하는 능력에 감명을 주었습니다. 그때까지는 우리가 TV에서 보는 경찰 시리즈에서만 가능할 것 같았습니다.

강화합시다 , 신경망을 사용하여 사진을 향상시키는 새로운 웹 사이트는 그러한 새로운 기능 중 하나입니다. 이 서비스는 사진에서 누락된 세부 사항과 질감을 향상시키고 설명합니다. 최근에 독일 과학자들은 무서운 방식으로 이미지의 선명도를 복구하는 알고리즘인 EnhanceNet-PAT의 개발을 발표했습니다.

Let's Enhance

Let's Enhance는 신경망을 사용하는 웹사이트입니다. 사진을 향상시키는 네트워크이며 미니멀하고 사용하기 쉽게 설계되었습니다. 홈페이지는 사진을 중앙으로 끌어다 놓도록 초대합니다. 사진이 수신되면 신경망은 사진이 자연스럽게 보이도록 세부 사항과 질감을 향상하고 설명합니다.

사진을 업로드할 때마다 3개의 결과가 생성됩니다. Anti-JPEG 필터는 단순히 JPEG 아티팩트를 제거하고, Boring 필터는 업스케일링을 수행하여 기존의 세부 사항과 가장자리를 보존하고, Magic 필터는 이전에 실제로 존재하지 않았던 사진의 새로운 세부 사항을 그리고 환각시킵니다(AI 사용).

작업이 완료될 때까지 몇 분 정도 기다려야 합니다 .그러나 그만한 가치가 있습니다. 얻은 결과는 정말 인상적입니다. PetaPixel 웹사이트는 방금 출시된 Rylo 카메라의 홍보 사진을 사용하여 시스템으로 일련의 테스트를 실행했습니다. 원본 이미지 보기:

그런 다음 이미지의 너비를 500px로 조정했습니다.

너비 500px의 사진은 그런 다음 Photoshop에서 "세부 사항 유지(확대)" 옵션을 사용하여 너비를 2000픽셀로 리샘플링하여 끔찍한 텍스처가 있는 사진을 생성합니다(손가락 참조):

하지만 500픽셀 사진을 Let's Enhance는 사실적인 손 텍스처가 복원된 이미지의 훨씬 깔끔한 버전을 생성했습니다.

다음은 차이점을 더 쉽게 볼 수 있도록 자르기 비교입니다.

다른 예 보기:

Linnea Sandbakk의 사진 원본 자르기Photoshop으로 업스케일Let's Enhance로 업스케일사진의 원본 자르기 by Brynna SpencerPhotoshop으로 업스케일Let's Enhance로 업스케일Pexels 이미지 뱅크에서 찍은 사진의 원본 자르기Photoshop으로 업스케일Let's Enhance로 업스케일

Let's Enhance가 생성됨 Alex Savsunenko와 Vladislav Pranskevičius, Ph.D. 지난 2개월 반 동안 소프트웨어를 구축해 온 화학 및 전직 CTO. 시스템은 현재 1차버전이며 사용자 요구와 피드백을 기반으로 지속적으로 개선될 것입니다.

현재 신경망은 "약 10%의 비율로 인물 사진이 포함된 매우 큰 이미지 하위 집합에 대해 훈련되었습니다"라고 Savsunenko는 말합니다.

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그는 이미지 유형별로 별도의 네트워크를 만들고 로드된 유형을 감지하고 적절한 네트워크를 적용하는 것이 아이디어라고 설명합니다. 현재 버전은 동물과 풍경 이미지로 더 나은 결과를 얻었습니다.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT는 튀빙겐에 있는 Max Planck Institute for Intelligent Systems의 과학자들이 개발한 새로운 알고리즘입니다. 독일에서. 이 신기술 역시 인상적인 결과를 보여주었습니다. 아래는 새 원본 사진의 예입니다.

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과학자들이 사진을 찍어 이 사진을 만들었습니다. 모든 세부 사항이 손실된 저해상도 버전:

저해상도 버전은 EnhanceNet-PAT에 의해 처리되어 인위적으로 향상된 고화질 버전<4을 생성했습니다.

기존의 업스케일링 기술은 주변 픽셀을 기반으로 계산하여 누락된 픽셀과 디테일을 채우려고 합니다. 그러나 이러한 유형의 전략의 결과는 만족스럽지 못했습니다. 과학자들이 현재 탐구하고 있는 것은 인공 지능 기계가 원본 고해상도 버전을 연구하여 저해상도 사진이 어떤 모습이어야 하는지 "학습"하도록 합니다.

이러한 방식으로 학습되면 알고리즘이 새로운 사진을 찍을 수 있습니다. 저해상도 이미지에서 해당 사진의 "원본" 고해상도 버전을 더 잘 추측할 수 있습니다.

"저해상도 이미지에서 패턴을 감지 및 생성하고 이러한 패턴을 업샘플링에 적용함으로써 EnhanceNet-PAT는 새의 깃털이 어떻게 보여야 하는지 생각하고 그에 따라 저해상도 이미지에 추가 픽셀을 추가합니다”라고 막스 플랑크 연구소는 말합니다.

EnhanceNet-PAT의 기술적인 세부 사항에 대해 자세히 알아보려면 연구 프로젝트 웹사이트로 이동합니다.