Нейросеть google творит чудеса, как в кино (4 фото +видео)

24 августа 2010

smart

Похоже, совсем не так долго осталось ждать киношный трюк с качественным повышением любого интересующего участка фотографии либо видео прекратит быть несбыточной мечтой и выдумкой детективов и спецагентов. Команда из Гугл Brain создала метод, что разрешает восстанавливать подробности на изображении кроме того при весьма низком разрешении, не смотря на то, что раньше для того чтобы результата добиться не получалось — взять максимум информации и четкую куртинку из нескольких пикселей считалось неосуществимым.

times

В собственном проекте разработчики задействовали сходу две нейронные сети. Первая сравнивает исходник размером 8х8 пикселей с похожими изображениями большого разрешения и воображает, как бы они смотрелись при зумировании либо сжатии — это оказывает помощь с высокой возможностью угадать, что именно нарисовано на каждом пикселе. Вторая нейронная сеть использует метод PixelCNN, разрешающий ей додавать подробности к исходнику на базе изучения результатов поиска первой сети.

В случае если ИИ выяснил на исходном изображении лицо человека, то на базе размещения пикселей того либо иного цвета дорисовывается неспециализированная картина. К примеру, цвет бровей и волос, оттенок и форма губ, примерный овал головы итак потом.

Для каких конкретных целей ведется разработка Гугл Brain, не уточняется, но имеется предположения, что в будущем программа сможет помогать идентифицировать преступников, попавшихся в поле зрения камер видеонаблюдения. Но не в том виде, в котором она представлена на данный момент. До тех пор пока, в основном, метод занимается домысливанием и дорисовкой подробностей, которых может не быть в действительности.

Иначе, уже на данный момент процесс преобразования изображения нейросетями выдает хорошей итог. Команда проекта говорит, что на протяжении сравнения снимков знаменитостей в 10% случаев «улучшенную» версию принимали за настоящее изображение. Сгенерированные фото спальной помещения одурачили 28% участников опыта.

Еще один вариант применения разработки — сжатие изображений в сети до низкого разрешения с целью увеличения потребления скорости и уменьшения трафика веб-сёрфинга. Нейронные сети имели возможность бы уже на самом устройстве дорисовывать пиксели, дабы вернуть исходное уровень качества картине.

Источник: engadget.com