Google научила искусственный интеллект повышать разрешение фото до 16 раз без потери
 

Google опубликовала в своём блоге исследование специалистов из внутренней команды Brain Team, озаглавленное как «Создание высокоточных изображений с использованием моделей диффузии». В статье исследователи рассказывают о новых достижениях, которые они сделали в области масштабирования цифровых изображений без потери качества.

https://3dnews.ru/assets/external/il...02/4234324.jpg

Специалисты Google Brain Team натренировали модель машинного обучения превращать фотографии с низким разрешением в детализированные изображения с высоким разрешением практически без потери качества. Эксперты считают, что их разработка может использоваться в самых разных целях: от улучшения старых семейных фото до повышения качества медицинских изображений.

https://3dnews.ru/assets/external/il...2/23432434.jpg

Концепция диффузионных моделей изучается Google с 2015 года, однако до недавнего времени поисковый гигант отдавал предпочтение другому семейству методов обучения ИИ — глубоким генеративным моделям. Компания обнаружила, что результаты нового подхода заметно превосходят существующие технологии.

https://3dnews.ru/assets/external/il...048002/324.jpg

Новый подход получил обозначение SR3. Google говорит, что SR3 — это модель диффузии со сверхвысоким разрешением, которая создаёт изображение с высоким разрешением из чистого шума, опираясь на исходную картинку с низким разрешением. Модель обучается процессу искажения изображения, при котором шум постепенно добавляется к изображению до тех пор, пока не останется только чистый шум. Затем алгоритм обращает процесс вспять, постепенно удаляя шум, с изображения, руководствуясь исходной картинкой с низким разрешением.

https://3dnews.ru/assets/external/il...48002/3242.jpg

Было обнаружено, что наилучшие результаты SR3 демонстрирует при масштабировании портретов и снимков природы. Алгоритм позволяет добиться фотореалистичного изображения при повышении разрешения портретов до шестнадцати раз.

https://3dnews.ru/assets/external/il...48002/4234.jpg

Как только Google убедилась, насколько эффективна SR3, компания пошла ещё дальше, предложив ещё один подход под названием CDM, который представляет собой модель условно-классовой диффузии. CDM обучена на данных ресурса ImageNet, содержащего более 14 миллионов изображений с высоким разрешением. CDM предлагает каскадный подход, при котором сначала генерируется изображение с низким разрешением, за которым следует работа SR3 по созданию изображений с высоким разрешением, которое постепенно повышается до максимально возможного. По данным Google, изображение с разрешением 32 × 32 пикселя может быть увеличено до 256 × 256 пикселей без ощутимых потерь, в восемь раз. Картинку с разрешением 64 × 64 пикселя и вовсе удалось масштабировать до разрешения 1024 × 1024 пикселя, в 16 раз.


Результаты работы ИИ действительно впечатляют. Окончательные изображения, несмотря на мелкие огрехи, выглядят действительно очень хорошо и большинством пользователей воспринимаются как оригинальные снимки.

Это больше похоже на неправду, либо что-то недоговаривают об алгоритме и его возможностях. Увеличение разрешения фото с улучшением качества невозможно, т.к. информация утеряна. Её нет. Человеческий мозг конечно может попытаться восстановить изображение в некотором роде, это можно пронаблюдать, если посмотреть на "пиксельное" изображение прищурившись. Мозг отобразит вам улучшенное изображение, но это происходит из-за личного интеллекта, т.е. мозг может понимать, что это лицо и может "дорисовать" его исходя из логики лица. И то, даже мозг не может четко восстановить детализацию зубов и глаз, что уж говорить про алгоритм. Заложить это в алгоритм, мне думается, это вряд ли возможно. Скорее невозможно. На "пиксельном" изображении девушки видно, что невозможно было из него восстановить четкое изображение, т.к. такая прорисовка зубов с такими острыми краями, а так же бликов в глазах невозможна, т.к. на исходном фото этой информации просто нет, она отсутствует. Если только не идет речь про конкретный алгоритм распознающий только лица, т.е. если в алгоритм заложены примерная логика лица и возможные варианты. И опять же где та грань соотношения худшего изображения к лучшему, т.е. если скажем размер 1024х1024 еще можно превратить в 2048х2048 некими сплайнами и диффузаторами, то где логика, что начальным размером можно взять размер 256х256 или вообще 32х32. Неужели взяв картинку 32х32 они смогут нарисовать 2048х2048. Это же бред. Т.е. там либо есть какие-то ограничения, либо речь про конкретные образы, либо это ложь. Если же речь идет не только про лицо, а про что угодно, то это вообще больше похоже на ложь. :)

Ну видимо ИИ тоже научили дорисовывать. Фотографии же черно-белые научили раскрашивать. И причём довольно неплохо

Чтобы понимать, надо знать суть нейронок.
Вот та же нейронка от гугла фото отрабатывает:

Вложение 91669

НС хорошо отрабатывает на тех примерах, на которых обучалась.

Я тоже думаю, что дип фейки и все такое очень многое может уже. ИИ еще конечно в стадии зарождения, но уверен, что он легко будет справляться с подобными задачами, тут главное иметь базу всех вещей на планете и лиц))))

Я больше скажу: ИИ сейчас нет вообще. То подобие слабого ИИ, что сейчас есть - это нейронные сетки. Не нужно их путать с ИИ.