Podeli ovo! 
Tim istraživača iz NVIDIA, MIT-a i Aalto univerziteta pronašao je način popravljanja pikselizovanih fotografija koristeći AI, čak iako AI nikada nije vidio čist primer ciljane fotografije.
Grupa je koristila duboko učenje – vrstu mašinskog učenja koja može naučiti AI da sastavlja slike, tekst ili video – kako bi obnovila slike sa šumovima i nepravilnostima.
Iako je prethodni rad trenirai AI za rekonstrukciju fotografija sa nedostajućim osobinama lica, prikazivanjem kompletnih fotografija, trenutna metoda znači da AI može obnoviti čistu sliku samo pomoću „oštećenih podataka“ ili dve oštećene slike.
Iznenađujuće je da je njegova sposobnost čišćenja artefakata, uklanjanja teksta i ukrašavanja fotografija povremeno proizvela bolji ishod nego metode koje zahtevaju čistiji referentni materijal.
AI radi koristeći neuronsku mrežu koja je obučavana korumpiranim fotografijama. Ne treba mu čista slika, ali je potrebno da dva puta posmatra izvornu sliku. Eksperimenti su pokazali da ciljani materijal pogođen različitim vrstama sintetičkog šuma (Gaussian, Poisson i bionomijalni šum) i dalje može dati rezultate koji su „gotovo identični“ u kvalitetu, a fotografije se obnavljaju koristeći čiste mete.
Jedna od najuzbudljivijih stvari u vezi sa sistemom je to što može znatno smanjiti vreme potrebno za prikazivanje slika – govorimo o milisekundama. Praktičniji primeni ovog pristupa zasnovanog na učenju obećavaju poboljšanja na medicinskom polju, gde bi se kvalitet MRI skeniranja i drugih tipova slikanja mogao dodatno poboljšati.
Izvor: NVIDIA
Komentarišite na forumu…
Dodaj komentar