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El nuevo sistema de inteligencia artificial convierte imágenes de baja resolución en HD

El nuevo sistema de inteligencia artificial convierte imágenes de baja resolución en HD


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EnhanceNet-PAT es capaz de aumentar el muestreo de una imagen de baja resolución (izquierda) a una versión de alta definición (centro). El resultado es indistinguible de la imagen original (derecha) .MPI-IS

Los científicos han descubierto una forma de convertir sus imágenes granuladas de baja resolución en instantáneas súper nítidas utilizando Inteligencia Artificial. El laboratorio de investigación con sede en Alemania, el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes, ha desarrollado un nuevo método para crear imágenes de alta resolución a partir de originales de baja resolución y los resultados son impresionantes. El método se creó en parte en respuesta a la baja calidad de la mayoría de las tecnologías de superresolución de imagen única (SISR) disponibles en el mercado.

Es posible que haya tenido la experiencia de tomar fotos con su teléfono inteligente mientras está de vacaciones. Pero cuando los descargas y vas a imprimirlos se han convertido en un lío pixelado. La resolución de la imagen es demasiado baja. En el pasado, cuando esto sucedió, es posible que tenga algunas habilidades de Photoshop que podrían salvarlo o ejecutará su imagen a través de un software SISR. SISR trabaja para mejorar la resolución de una imagen al intentar agregar píxeles a las imágenes y luego promediar las imágenes circundantes para suavizar la borrosidad. Pero a menudo los resultados son bastante pésimos y te quedas con una imagen de mayor resolución pero borrosa.

EnhanceNet-PAT

Esta nueva tecnología, llamada EnhanceNet-PAT, funciona mediante el aprendizaje automático para generar una "síntesis de textura fiel" en lugar de la perfección de píxeles. Mehdi M.S. Sajjadi, un científico del Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes, explicó cómo funciona su nueva técnica: "Al algoritmo se le presentan millones de imágenes de baja resolución, que él va a escalar. Intenta la tarea y luego se le presenta para comparar cada de la foto original de alta resolución. El algoritmo percibe la diferencia y aprende de su error. En efecto, el bot irá mejorando cada vez más para poder encontrar la información que falta en la imagen ".

A EnhanceNet-PAT se le enseña a imaginar una imagen de alta resolución y luego agregar píxeles a la versión de baja resolución. Sajjadi explica el proceso con más detalle, comparando la curva de aprendizaje del algoritmo con la del ser humano: “Al algoritmo se le asigna la tarea de muestrear millones de imágenes de baja resolución a una versión de alta resolución y luego se le muestra el original, el“ esto es cómo ” debería-ser ”-imagen. ¿Notaste la diferencia? Bien, entonces aprende de tu error ".

Sajjadi trabajó junto al Dr. Michael Hirsch y el Prof. Dr. Bernhard Schölkopf, Director del Departamento de Inferencia Empírica del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes en Tübingen, para desarrollar la tecnología EnhanceNet-PAT. Esperan que una vez entrenado el EnhanceNet-PAT, ya no necesite fotos originales.

EnhanceNet-Pat nunca hará que las fotos sean tan buenas como las originales, pero ciertamente puede proporcionar mejores resultados que la mayoría de la tecnología SISR existente que apunta a la perfección de píxeles. Al permitir "buenas suposiciones", EnhanceNEt-Pat puede crear imágenes que a la mayoría de los ojos humanos les parecen tan bien como podrían. Si el algoritmo puede desarrollarse para uso comercial, realmente podría ayudar a los archiveros y fotógrafos aficionados que tienen imágenes digitales tomadas antes de que fueran comunes las cámaras de megapíxeles altos. Al utilizar EnhanceNet-Pat, es posible que muchas imágenes digitales antiguas puedan obtener un lavado de cara que les permita ser impresas o proyectadas con una resolución mayor.


Ver el vídeo: Aumenta la RESOLUCIÓN de tus IMÁGENES sin perder CALIDAD. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GIGAPIXEL 2020 (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Alhan

    Simplemente no pasa

  2. Amr

    Creo que permitirás el error. Ingrese, discutiremos. Escríbeme en PM, lo manejaremos.

  3. Pinabel

    No, es lo contrario.

  4. Maximillian

    el con ganancia garantizada :)

  5. Delmont

    Creo que cometo errores. Propongo discutirlo.



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