Использование искусственного интеллекта для улучшения изображений представляется не имеют границ Ряд экспериментальных исследований программного обеспечения впечатляет своей способностью улучшить разрешение фотографий таким образом, который до этого казался возможным только в полицейских сериалах, которые мы видим по телевизору.

Let's Enhance, новый веб-сайт, использующий нейронные сети для улучшения фотографий, является одним из таких новых ресурсов. Сервис улучшает и проясняет недостающие детали и текстуры на фотографиях. Совсем недавно немецкие ученые объявили о разработке EnhanceNet-PAT, алгоритма, который может восстановить резкость изображения пугающим образом.

Давайте улучшать

Let's Enhance - это веб-сайт, использующий нейронные сети для улучшения фотографий и выполненный в минималистичном и простом в использовании дизайне. Главная страница предлагает вам перетащить фотографию в центр. После получения вашей фотографии нейронная сеть улучшает и уточняет детали и текстуры, чтобы фотография выглядела естественно.

Каждый раз, когда вы загружаете фотографию, создается 3 результата: фильтр Anti-JPEG просто удаляет артефакты JPEG, фильтр Boring увеличивает масштаб, сохраняя существующие детали и края, а фильтр Magic рисует и галлюцинирует новые детали на фотографии, которых на самом деле не было раньше (с помощью искусственного интеллекта).

Вам придется подождать несколько минут, пока работа будет выполнена Сайт PetaPixel провел серию тестов с системой, используя рекламную фотографию камеры Rylo, которая только что была запущена в производство. Смотрите оригинальное изображение:

Затем размер изображения был изменен до 500px в ширину.

Затем фотография шириной 500px была увеличена в Photoshop до 2000px с помощью опции "Preserve Details (enlargement)", в результате чего получилась фотография с ужасной текстурой (см. пальцы):

Смотрите также: Какой объектив лучше для 10 областей фотографии

Но повторная выборка фотографии 500px с помощью Let's Enhance позволила получить гораздо более чистую версию изображения, в которой были восстановлены реалистичные текстуры рук:

Вот сравнение вырезок, чтобы вам было легче увидеть разницу:

См. другие примеры:

Оригинальная обрезка фотографии Линнеа Сандбакк Увеличение масштаба с помощью Photoshop Повышение уровня с Let's Enhance Оригинальная вырезка из фотографии Бринны Спенсер Увеличение масштаба с помощью Photoshop Повышение уровня с Let's Enhance Оригинал взят из банка изображений Pexels Увеличение масштаба с помощью Photoshop Повышение уровня с Let's Enhance

Let's Enhance была создана Алексом Савсуненко и Владиславом Пранскевичусом, кандидатом химических наук и бывшим техническим директором соответственно, которые создавали программное обеспечение в течение последних двух с половиной месяцев. В настоящее время система находится в своей первой версии и будет постоянно совершенствоваться на основе потребностей и отзывов пользователей.

Нейронная сеть была "обучена на очень широком подмножестве изображений, которое включало портреты в размере примерно 10%", - говорит Савсуненко.

Он объясняет, что идея заключается в том, чтобы создать отдельные сети для каждого типа изображений, определить тип загруженного изображения и применить соответствующую сеть. Текущая версия достигла лучших результатов с изображениями животных и пейзажей.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT - это новый алгоритм, разработанный учеными из Института интеллектуальных систем имени Макса Планка в Тюбингене, Германия. Эта новая технология также показала впечатляющие результаты. Ниже приведен пример с оригинальной фотографией птицы:

Смотрите также: Учитесь фотографировать: как сделать свою первую фотографию?

Ученые взяли фотографию и создали эту версию с низким разрешением, в которой все мелкие детали потеряны:

Версия с низким разрешением затем обрабатывалась в EnhanceNet-PAT, создавая искусственно улучшенное высокое разрешение которая практически неотличима от оригинальной фотографии.

Традиционные технологии увеличения масштаба пытаются заполнить недостающие пиксели и детали путем расчета на основе окружающих пикселей. Однако результаты таких стратегий были неудовлетворительными. В настоящее время ученые исследуют использование искусственный интеллект Таким образом, машина "учится" тому, как должны выглядеть фотографии низкого разрешения, изучая оригинальные версии высокого разрешения.

Обучившись таким образом, алгоритмы могут брать новые фотографии с низким разрешением и делать более точные предположения об "оригинальной" версии этой фотографии с высоким разрешением.

"Благодаря способности обнаруживать и генерировать паттерны на изображении низкого разрешения и применять эти паттерны в процессе апсемплинга, EnhanceNet-PAT думает о том, как должны выглядеть перья птицы, и соответственно добавляет дополнительные пиксели к изображению низкого разрешения", - говорят в Институте Макса Планка.

Чтобы узнать больше о технических деталях EnhanceNet-PAT, посетите веб-сайт исследовательского проекта.