Нейросеть может значительно улучшить ваши фотографии

Нейросети уже давно могут делать такие вещи, которые человек бы никогда не смог. Исследователи придумали новый алгоритм, который позволяет из снимка с плохим качеством восстановить копию, которая окажется в 64 раза более качественной.

Исследователи из Университета Дьюка, расположенного в США, в Северной Каролине, придумали алгоритмы и натренировали нейросеть на повышение качества фото, которые сейчас буквально удивляют. Возможность может оказать востребованной, потому что размазанные или не очень качественные фотографии случаются даже у профессиональных фотографов. Кстати, недавно узнали, какие фотоаппараты и объективы наиболее популярны у россиян.

Если в двух словах, то алгоритм натренирован на большом количестве лиц. В итоге он анализирует изображения из базы, подбирая наиболее подходящее к вашему, предварительно испортив его качество примерно до того же уровня, что и на вашем снимке. Если сходства найдены, то оно пойдёт в ход.

О таких любопытных открытиях и технологиях мы пишем в нашем Telegram-канале.

Фотографии создаются с помощью генеративных состязательных сетей, которые производят новые изображения, противопоставляя две нейронные сети друг другу. Одна из них генерирует новые изображения, а другая проверяет, как они выглядят.

Создатели алгоритма говорят, что таким образом можно повысить качество входного снимка примерно в 64 раза. При этом при необходимости можно достичь очень высокой детализации, даже превышающей оригинал, либо додумать какие-то черты.

На заглавной иллюстрации к статье можно увидеть оригинальную фотографию журналиста, которая затем была ужата, чтобы потеряла качество. А после её прогнали через нейросеть, получив те снимки, что видны справа. Не совсем тот человек, что был изначально, но сходства есть. Автор считает, что новое фото вполне могло бы принадлежать, например, брату.

Осталось теперь только выяснить, насколько он красив. Ранее мы рассказывали про нейросеть, которая может оценить красоту человека по фотографии.

Источник: Thenextweb.