Görüntü iyileştirme için yapay zeka kullanımı sınırı yok Bir dizi deneysel yazılım araştırması, yazılım teknolojilerini geliştirme kabiliyeti açısından etkileyici olmuştur. fotoğraf çözünürlüğü O zamana kadar sadece televizyonda gördüğümüz polis dizilerinde mümkün görünen bir şekilde.

Fotoğrafları iyileştirmek için sinir ağlarını kullanan yeni bir web sitesi olan Let's Enhance, bu tür yeni bir kaynaktır. Hizmet, fotoğraflardaki eksik ayrıntıları ve dokuları geliştirir ve aydınlatır. Daha yakın zamanda, Alman bilim adamları, görüntü keskinliğini korkutucu bir şekilde geri yükleyebilen bir algoritma olan EnhanceNet-PAT'in geliştirildiğini duyurdular.

Ayrıca bakınız: Instagram'da takip edilmesi gereken 10 spor fotoğrafçısı

Geliştirelim

Let's Enhance, fotoğrafları geliştirmek için sinir ağlarını kullanan, minimalist ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmış bir web sitesidir. Ana sayfa sizi bir fotoğrafı sürükleyip merkeze bırakmaya davet ediyor. Fotoğrafınız alındıktan sonra, sinir ağı fotoğrafın doğal görünmesini sağlamak için ayrıntıları ve dokuları geliştirir ve aydınlatır.

Bir fotoğrafı her yüklediğinizde, 3 sonuç üretilir: Anti-JPEG filtresi JPEG artefaktlarını basitçe kaldırır, Sıkıcı filtre mevcut ayrıntıları ve kenarları koruyarak büyütür ve Sihirli filtre fotoğrafta daha önce olmayan yeni ayrıntıları çizer ve halüsinasyon yaratır (AI kullanarak).

İşin bitmesi için birkaç dakika beklemeniz gerekecek PetaPixel web sitesi, piyasaya yeni sürülen Rylo kameranın tanıtım fotoğrafını kullanarak sistemle bir dizi test yaptı. Orijinal görüntüye bakın:

Görüntü daha sonra 500 piksel genişliğe yeniden boyutlandırıldı.

500 piksel genişliğindeki fotoğraf daha sonra Photoshop'ta "Ayrıntıları Koru (büyütme)" seçeneği kullanılarak 2000 piksel genişliğe yeniden örneklendi ve korkunç dokulara sahip bir fotoğraf elde edildi (parmaklara bakın):

Ancak Let's Enhance kullanarak 500px fotoğrafını yeniden örneklemek, ellerdeki gerçekçi dokuların geri yüklendiği görüntünün çok daha temiz bir versiyonunu üretti:

İşte farkı daha kolay görebilmeniz için kupürlerin bir karşılaştırması:

Ayrıca bakınız: Noel: fotoğrafçılıkla para kazanma zamanı

Diğer örneklere bakın:

Linnea Sandbakk tarafından çekilen bir fotoğrafın orijinal kırpması Photoshop ile Yükseltme Let's Enhance ile lüksü artırın Brynna Spencer tarafından çekilmiş bir fotoğrafın orijinal kesiti Photoshop ile Yükseltme Let's Enhance ile lüksü artırın Pexels görüntü bankasından alınan bir fotoğrafın orijinal kesimi Photoshop ile Yükseltme Let's Enhance ile lüksü artırın

Let's Enhance, sırasıyla bir kimya doktorası ve eski bir CTO olan Alex Savsunenko ve Vladislav Pranskevičius tarafından oluşturuldu ve son iki buçuk aydır yazılımı inşa ediyor. Sistem şu anda 1. sürümünde ve kullanıcı ihtiyaçları ve geri bildirimlerine göre sürekli olarak geliştirilecek.

Savsunenko, mevcut sinir ağının "yaklaşık %10 oranında portre içeren çok geniş bir görüntü alt kümesiyle eğitildiğini" söylüyor.

Fikrin, her görüntü türü için ayrı ağlar oluşturmak ve yüklenen türü tespit edip uygun bir ağ uygulamak olduğunu açıklıyor. Mevcut sürüm, hayvan ve manzara görüntülerinde daha iyi sonuçlar elde etti.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT, Almanya'nın Tübingen kentindeki Max Planck Akıllı Sistemler Enstitüsü'ndeki bilim insanları tarafından geliştirilen yeni bir algoritmadır. Bu yeni teknoloji de etkileyici sonuçlar ortaya koymuştur. Aşağıda orijinal bir kuş fotoğrafı içeren bir örneğe bakınız:

Bilim insanları fotoğrafı çekip tüm ince ayrıntıların kaybolduğu bu düşük çözünürlüklü versiyonu oluşturdular:

Düşük çözünürlüklü versiyon daha sonra EnhanceNet-PAT tarafından işlenerek bir yapay olarak geliştirilmiş yüksek çözünürlük orijinal fotoğraftan neredeyse ayırt edilemez.

Geleneksel yükseltme teknolojileri, çevredeki piksellere göre hesaplama yaparak eksik pikselleri ve ayrıntıları doldurmaya çalışır. Ancak bu tür stratejilerin sonuçları tatmin edici olmamıştır. yapay zeka Böylece makine, orijinal yüksek çözünürlüklü versiyonları inceleyerek düşük çözünürlüklü fotoğrafların nasıl görünmesi gerektiğini "öğrenir".

Algoritmalar bu şekilde eğitildikten sonra yeni düşük çözünürlüklü fotoğraflar çekebilir ve bu fotoğrafın "orijinal" yüksek çözünürlüklü versiyonu hakkında daha iyi bir tahminde bulunabilir.

Max Planck Enstitüsü, "EnhanceNet-PAT, düşük çözünürlüklü bir görüntüdeki desenleri tespit edip oluşturarak ve bu desenleri yukarı örnekleme işlemine uygulayarak, kuşun tüylerinin nasıl görünmesi gerektiğini düşünüyor ve buna göre düşük çözünürlüklü görüntüye ekstra pikseller ekliyor" diyor.

EnhanceNet-PAT'in teknik detayları hakkında daha fazla bilgi edinmek için araştırma projesinin web sitesini ziyaret edebilirsiniz.