Зургийг сайжруулахын тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь хязгааргүй юм шиг . Туршилтын программ хангамжийн цуврал судалгаанууд нь гэрэл зургийн нарийвчлалыг сайжруулах чадвартайг нь гайхшруулж, тэр болтол зурагтаар гардаг цагдаагийн цувралд л боломжтой мэт санагдсан.

Сайжруулъя. , гэрэл зургийг сайжруулахын тулд мэдрэлийн сүлжээ ашигладаг шинэ вэбсайт нь ийм шинэ боломжуудын нэг юм. Энэхүү үйлчилгээ нь зурагнуудад алга болсон нарийн ширийн зүйлс, бүтцийг сайжруулж, тодруулдаг. Саяхан Германы эрдэмтэд EnhanceNet-PAT                                                                                                          * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • • • • • • ц ц ц ц ц ц ц ц ц и н х а н а л а н, зургийн тод байдлыг сэргээдэг зургийн тод байдлыг сэргээдэг. сүлжээнүүд нь зургийг сайжруулахад зориулагдсан бөгөөд минималист, хэрэглэхэд хялбар байхаар бүтээгдсэн. Нүүр хуудас нь зургийг гол руу нь чирж буулгахыг урьж байна. Таны зургийг хүлээн авмагц мэдрэлийн сүлжээ нь дэлгэрэнгүй мэдээлэл, бүтцийг сайжруулж, тодруулж, зургийг байгалийн харагдуулдаг.

Таныг зураг байршуулах бүрт 3 үр дүн гарна: Anti-JPEG шүүлтүүр нь зүгээр л JPEG олдворуудыг устгадаг, Boring filter нь одоо байгаа дэлгэрэнгүй мэдээлэл болон ирмэгүүдийг хадгалан томруулалтыг хийдэг, Magic filter нь өмнө нь байгаагүй (AI ашиглан) зураг дээрх шинэ нарийн ширийн зүйлийг зурж, хий үзэгдэл болгодог.

Та ажил дуусах хүртэл хэдэн минут хүлээх хэрэгтэй болно ,гэхдээ энэ нь үнэ цэнэтэй юм - олж авсан үр дүн нь үнэхээр гайхалтай юм. PetaPixel вэбсайт саяхан гарсан Rylo камерын сурталчилгааны зургийг ашиглан системтэй хэд хэдэн туршилт хийсэн. Эх зургийг харна уу:

Дараа нь зургийн хэмжээг 500px өргөн болгож өөрчилсөн.

500px өргөнтэй зураг дараа нь Photoshop программ дээр "Дэлгэрэнгүй мэдээллийг хадгалах (томруулах)" сонголтыг ашиглан 2000px өргөн болгож, аймшигтай бүтэцтэй зураг (хуруунуудыг харна уу):

Гэхдээ 500px хэмжээтэй зургийг Let's Enhance нь зургийн илүү цэвэрхэн хувилбарыг гаргаж, гарны бодит бүтэцийг сэргээсэн байна:

Мөн_үзнэ үү: Зөвхөн нэг гэрлийг ашиглан студи гэрэлтүүлэх 5 зөвлөмж

Ялгааг илүү хялбархан харахад туслах тайралтын харьцуулалтыг энд оруулав:

Бусад жишээг харна уу:

Линнеа Сандбаккийн зургийн эх тайралтPhotoshop-той дээд зэрэглэлийнСайжруулцгаая програмын тусламжтайгаар дээд зэрэглэлийн зурагЗургийн эх тайралт by Brynna SpencerPhotoshop-той дээд зэрэглэлийнСайжруулцгаая-аар дээд зэрэглэлийн зурагPexels-ийн зургийн сангаас авсан зургийн эх тайралтPhotoshop-оор дээд зэрэглэлийнСайжруулж сайжруулцгаая

Let's Enhance бүтээгдсэн Алекс Савсуненко, доктор Владислав Пранскевичиус нар. сүүлийн хоёр сар хагасын турш программ хангамжийг бүтээж байсан химийн болон хуучин техникийн захирал. Уг систем нь одоогоор 1-р шатандаа явж байнахувилбар бөгөөд хэрэглэгчийн хэрэгцээ, санал хүсэлт дээр үндэслэн байнга сайжруулж байх болно.

Одоогийн мэдрэлийн сүлжээ нь "ойролцоогоор 10%-ийн хөрөг зургийг багтаасан маш том дэд багц зураг дээр бэлтгэгдсэн" гэж Савсуненко хэлэв.

Тэрээр дүрсний төрөл тус бүрээр тусдаа сүлжээ үүсгэж, ачаалагдсан төрлийг илрүүлж, тохирох сүлжээг ашиглах санаа гэж тайлбарлав. Одоогийн хувилбар нь амьтад, ландшафтын зурагтай илүү сайн үр дүнд хүрсэн.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT нь Тюбинген дэх Макс Планкийн Ухаалаг Системийн Хүрээлэнгийн эрдэмтдийн боловсруулсан шинэ алгоритм юм. Германд. Энэхүү шинэ технологи нь бас гайхалтай үр дүнг үзүүлсэн. Шувууны анхны зураг бүхий жишээг доор харуулав:

Эрдэмтэд зургийг авч, үүнийг бүтээжээ. Бүх нарийн ширийн зүйлс алдагдсан бага нарийвчлалтай хувилбар:

Мөн_үзнэ үү: Зургаа хэвлэх хамгийн сайн зургийн цаас юу вэ?

Бага нарийвчлалтай хувилбарыг EnhanceNet-PAT боловсруулж, зохиомлоор сайжруулсан өндөр нарийвчлалтай хувилбарыг үүсгэсэн энэ нь анхны зургаас бараг ялгагдахааргүй юм.

Уламжлалт томруулах технологи нь эргэн тойрны пикселүүд дээр тулгуурлан дутуу пиксел болон нарийвчилсан мэдээллийг нөхөхийг оролддог. Гэсэн хэдий ч эдгээр төрлийн стратегийн үр дүн хангалтгүй байна. Эрдэмтдийн одоо судалж байгаа зүйл бол ашиглах явдал юм хиймэл оюун ухаан ингэснээр машин нь өндөр нарийвчлалтай анхны хувилбаруудыг судалснаар бага нарийвчлалтай зураг ямар байх ёстойг "сурдаг".

Ингэж сургасны дараа алгоритмууд шинэ зураг авах боломжтой. бага нягтралтай зураг болон тухайн зургийн "анхны" өндөр нягтралтай хувилбарыг илүү сайн таах боломжтой.

"Бага нягтралтай зураг дээрх хэв маягийг илрүүлж, үүсгэж, тэдгээр хэв маягийг дээд түүвэрт хэрэглэснээр. процессын дагуу EnhanceNet-PAT нь шувууны өд ямар байх ёстойг бодож, түүнд тохируулан бага нягтралтай зурагт нэмэлт пиксел нэмж өгдөг" гэж Макс Планкийн хүрээлэнгийнхэн хэлэв.

EnhanceNet-PAT-ийн техникийн дэлгэрэнгүй мэдээллийг авахын тулд, судалгааны төслийн вэб сайт руу орно уу.