L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per il miglioramento delle immagini sembra non hanno limiti Una serie di ricerche sperimentali sul software si è rivelata impressionante per la sua capacità di migliorare la qualità del software. risoluzione delle foto in un modo che fino ad allora sembrava possibile solo nelle serie poliziesche che vediamo in TV.

Let's Enhance, un nuovo sito web che utilizza le reti neurali per migliorare le fotografie, è una di queste nuove risorse. Il servizio migliora e chiarisce i dettagli e le texture mancanti nelle foto. Più recentemente, gli scienziati tedeschi hanno annunciato lo sviluppo di EnhanceNet-PAT, un algoritmo in grado di ripristinare la nitidezza delle immagini in modo spaventoso.

Miglioriamo

Let's Enhance è un sito web che utilizza le reti neurali per migliorare le foto ed è progettato per essere minimalista e facile da usare. La homepage invita a trascinare e rilasciare una foto al centro. Una volta ricevuta la foto, la rete neurale migliora e chiarisce i dettagli e le texture per far apparire la foto naturale.

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Ogni volta che si carica una foto, vengono prodotti 3 risultati: il filtro Anti-JPEG rimuove semplicemente gli artefatti JPEG, il filtro Boring esalta la scala, preservando i dettagli e i bordi esistenti, e il filtro Magic disegna e allucina nuovi dettagli nella foto che prima non c'erano (usando l'AI).

Dovrete attendere qualche minuto prima che il lavoro venga completato. Il sito web PetaPixel ha effettuato una serie di test con il sistema utilizzando una foto pubblicitaria della fotocamera Rylo, appena lanciata. Vedi l'immagine originale:

L'immagine è stata poi ridimensionata a 500px di larghezza.

La foto di 500px di larghezza è stata poi ricampionata in Photoshop a 2000px di larghezza usando l'opzione "Preserva dettagli (ingrandimento)" producendo una foto con texture orribili (vedi dita):

Ma il ricampionamento della foto di 500px con Let's Enhance ha prodotto una versione molto più pulita dell'immagine che ha ripristinato le texture realistiche delle mani:

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Ecco un confronto dei ritagli per aiutarvi a vedere meglio la differenza:

Vedi altri esempi:

Ritaglio originale di una foto di Linnea Sandbakk Aumento di scala con Photoshop Altezzatura con Let's Enhance Ritaglio originale di una foto di Brynna Spencer Aumento di scala con Photoshop Altezzatura con Let's Enhance Taglio originale di una foto tratta dalla banca immagini di Pexels Aumento di scala con Photoshop Altezzatura con Let's Enhance

Let's Enhance è stato creato da Alex Savsunenko e Vladislav Pranskevičius, rispettivamente un dottorando in chimica e un ex CTO, che hanno realizzato il software negli ultimi due mesi e mezzo. Il sistema è attualmente alla sua prima versione e verrà continuamente migliorato in base alle esigenze e ai feedback degli utenti.

L'attuale rete neurale è stata "addestrata con un sottoinsieme molto ampio di immagini che includeva ritratti in una percentuale di circa il 10%", spiega Savsunenko.

Spiega che l'idea è quella di creare reti separate per ogni tipo di immagine e di rilevare il tipo di immagine caricata e applicare una rete appropriata. La versione attuale ha ottenuto risultati migliori con le immagini di animali e paesaggi.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT è un nuovo algoritmo sviluppato dagli scienziati del Max Planck Institute for Intelligent Systems di Tubinga, in Germania. Anche questa nuova tecnologia ha dato risultati impressionanti. Di seguito un esempio con una foto originale di un uccello:

Gli scienziati hanno preso la foto e hanno creato questa versione a bassa risoluzione in cui tutti i dettagli fini sono persi:

La versione a bassa risoluzione è stata poi elaborata da EnhanceNet-PAT, creando un alta definizione migliorata artificialmente che è praticamente indistinguibile dalla foto originale.

Le tecnologie di upscaling tradizionali tentano di riempire i pixel e i dettagli mancanti calcolando in base ai pixel circostanti. I risultati di questo tipo di strategie sono stati tuttavia insoddisfacenti. Quello che gli scienziati stanno ora esplorando è l'uso di intelligenza artificiale in modo che la macchina "impari" come dovrebbero apparire le foto a bassa risoluzione studiando le versioni originali ad alta risoluzione.

Una volta addestrati in questo modo, gli algoritmi possono scattare nuove foto a bassa risoluzione e indovinare una versione "originale" ad alta risoluzione di quella foto.

"Essendo in grado di rilevare e generare modelli in un'immagine a bassa risoluzione e di applicare questi modelli al processo di upsampling, EnhanceNet-PAT pensa a come dovrebbero apparire le piume dell'uccello e aggiunge di conseguenza pixel extra all'immagine a bassa risoluzione", spiega l'Istituto Max Planck.

Per saperne di più sui dettagli tecnici di EnhanceNet-PAT, visitate il sito web del progetto di ricerca.