人工智能改善低分辨率照片

12-10-202312-10-2023 Kenneth Campbell

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使用人工智能进行图像增强似乎 无边无际 一系列的实验性软件研究在提高其能力方面令人印象深刻。 照片分辨率 在这之前，似乎只有在我们在电视上看到的警察系列中才有可能做到这一点。

Let's Enhance，一个使用神经网络来增强照片的新网站，就是这样一个新资源。该服务可以增强和阐明照片中缺失的细节和纹理。最近，德国科学家宣布开发了EnhanceNet-PAT，一种可以以令人恐惧的方式恢复图像清晰度的算法。

Let's Enhance是一个使用神经网络来增强照片的网站，其设计简约而易于使用。主页邀请你将照片拖放到中心。 一旦收到你的照片，神经网络就会增强和阐释细节和纹理，使照片看起来很自然。

每次你上传一张照片，都会产生3种结果：反JPEG过滤器只是简单地去除JPEG伪影，无聊过滤器提高比例，保留现有的细节和边缘，而魔术过滤器在照片中绘制和幻化新的细节，这些细节实际上是不存在的（使用AI）。

你将不得不等待几分钟才能完成工作。 网站PetaPixel利用刚刚推出的Rylo相机的宣传照片，对该系统做了一系列测试。请看原图：

然后图像被调整到500px宽。

然后在Photoshop中使用 "保留细节（放大）"选项将500px宽的照片重新取样到2000px宽，产生了一张具有可怕纹理的照片（见手指）：

但使用Let's Enhance对500px的照片进行重新取样，产生了一个更干净的图像版本，恢复了手上的真实纹理：

下面是剪报的比较，以帮助你更容易看到差异：

见其他例子：

Linnea Sandbakk对照片的原始剪裁

用Photoshop提升档次

用Let's Enhance提升档次

布林纳-斯宾塞的原始剪影照片

用Photoshop提升档次

用Let's Enhance提升档次

从Pexels图片库中提取的照片的原始剪裁

用Photoshop提升档次

用Let's Enhance提升档次

Let's Enhance是由Alex Savsunenko和Vladislav Pranskevičius创建的，他们分别是化学博士和前CTO，在过去的两个半月里一直在构建该软件。该系统目前处于第一版，将根据用户需求和反馈不断改进。

目前的神经网络是 "用一个非常广泛的图像子集来训练的，其中包括肖像，比率约为10%，"Savsunenko说。

他解释说，这个想法是为每种类型的图像创建单独的网络，并检测上传的类型并应用适当的网络。目前的版本在动物和风景图像方面取得了较好的效果。

EnhanceNet-PAT是由位于德国图宾根的马克斯-普朗克智能系统研究所的科学家开发的一种新算法。 这项新技术也显示出令人印象深刻的结果。 请看下面一个例子，有一张鸟的原始照片：

科学家们拍摄了这张照片，并创建了这个低分辨率版本，其中所有的精细细节都被丢失：

然后用EnhanceNet-PAT处理低分辨率版本，创建一个 人工增强的高清晰度 这与原始照片几乎没有区别。

传统的放大技术试图通过基于周围像素的计算来填补缺失的像素和细节。然而，这些类型的策略的结果并不令人满意。科学家们现在正在探索的是使用 人工智能 因此，机器通过研究原始的高分辨率版本来 "学习 "低分辨率照片应该是什么样子。

一旦以这种方式进行训练，该算法可以拍摄新的低分辨率照片，并对该照片的 "原始 "高分辨率版本做出更好的猜测。

"马克斯-普朗克研究所说："通过能够在低分辨率图像中检测和生成图案，并将这些图案应用于升采样过程，EnhanceNet-PAT思考鸟的羽毛应该是什么样子，并相应地在低分辨率图像中增加额外的像素。

要了解更多关于EnhanceNet-PAT的技术细节，请访问该研究项目网站。