Kluczowe dania na wynos
- Nowe postępy w powiększaniu obrazów mogą pomóc we wszystkim, od zdjęć rodzinnych po obrazowanie medyczne.
- Naukowcy Google ogłosili, że dokonali przełomu w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do zwiększania rozdzielczości zdjęć.
- Jednak jeden z ekspertów twierdzi, że oprogramowanie do skalowania może nie być konieczne dla fotografów.
Nowe techniki powiększania obrazów za pomocą sztucznej inteligencji mogą poprawić wszystko, od zdjęć po grafikę gier wideo, twierdzą eksperci.
Naukowcy Google niedawno omówili przełomowe osiągnięcia w zwiększaniu rozdzielczości obrazu. Naukowcy wykorzystali model uczenia maszynowego, aby przekształcić zdjęcie o niskiej rozdzielczości w szczegółowy obraz o wysokiej rozdzielczości. Jest to część rosnącego trendu wykorzystywania sztucznej inteligencji do ulepszania obrazów.
Obserwujemy wzrost skalowania wspomaganego sztuczną inteligencją, zwłaszcza w grach, w których technologie takie jak NVIDIA DLSS wykorzystują uczenie maszynowe do odtworzenia obrazu o znacznie wyższej rozdzielczości, który rywalizuje, a czasami przewyższa jakość obrazów natywnych”, ekspert ds. obrazowania Ionut-Alexandru Popa powiedział Lifewire w wywiadzie e-mailowym.
"Ten rodzaj upscalingu świetnie sprawdza się w grach komputerowych, gdzie pozwala zużywać mniej zasobów niż bezpośrednie renderowanie obrazu o wyższej jakości."
Tworzenie piksela
Google bada sposób na zwiększenie skali zdjęć za pomocą metody zwanej modelami dyfuzji.
Firma twierdzi, że ta technika ulepsza istniejące technologie, gdy ludzie są proszeni o ocenę wyników. Jedną z metod stosowanych przez Google jest SR3, czyli Super-Resolution via Repeated Refinement.
„SR3 to model dyfuzji super rozdzielczości, który jako dane wejściowe przyjmuje obraz o niskiej rozdzielczości i tworzy odpowiedni obraz o wysokiej rozdzielczości z czystego szumu” – napisali badacze Google w poście na blogu.„Model jest szkolony w procesie niszczenia obrazu, w którym szum jest stopniowo dodawany do obrazu o wysokiej rozdzielczości, aż pozostanie tylko czysty szum”.
Techniki upscalingu nie są nowe i są powszechnie stosowane w aplikacjach do edycji zdjęć, powiedział Popa.
„Istnieje wiele sytuacji, w których potrzebujesz obrazu o wyższej rozdzielczości, więc skalowanie jest używane do tworzenia pikseli pomiędzy istniejącymi” – dodał. „Większość ludzi nie zdaje sobie sprawy, ale kiedy oglądają telewizję na ekranie 4K, sygnał wideo 1080p jest automatycznie przeskalowywany tak, aby obejmował cały ekran. Odbywa się to automatycznie przez telewizor”.
Wiele obecnych technik jest używanych do „odgadywania” zawartości nowych pikseli, aby wynikowy obraz wyglądał dobrze, powiedział Popa.
„Obecnie najczęściej używanymi algorytmami do skalowania obrazu są metody dwuliniowe i dwusześcienne, które zapewniają ciągłe przejście między sąsiednimi pikselami, ze stopniową zmianą koloru, ale ta metoda często powoduje utratę ostrości” – dodał."Jest to częściowo kompensowane przez zastosowanie przejścia wyostrzającego na powiększonym obrazie."
Istnieje wiele sytuacji, w których potrzebujesz obrazu o wyższej rozdzielczości, więc skalowanie jest używane do tworzenia pikseli pomiędzy istniejącymi.
Skalowanie obrazu ma kluczowe znaczenie dla działania rozrywki, mediów i internetu, powiedział fotograf Sebastien Coell w wywiadzie dla Lifewire.
„Na przykład, zamiast mieć wiele rozmiarów obrazu na stronie internetowej, jak w przypadku jednego do użytku na telefonie, a drugiego do tabletu”, powiedział, „jeśli możesz przeskalować ten obraz 1080p do 2k lub 4k i ten obraz telefonu do tabletu i 1080p, nagle zmniejszyłeś liczbę potrzebnych obrazów z 6 do 2.”
"Zaoszczędzisz również miejsce potrzebne na duże pliki 2k i 4k, dzięki czemu zmniejszysz całkowity rozmiar potrzebnego miejsca na pliki o około 70-90%."
Nie tylko dla telewizji
Powiększanie zdjęć może również poprawić jakość zdjęć, a nawet pomóc w obrazowaniu medycznym. Twórcy oprogramowania twierdzą, że skalowanie w górę może zwiększyć rozdzielczość obrazów bez pogorszenia jakości.
Ale Matic Broz, założyciel strony fotograficznej Photutorial, powiedział Lifewire w wywiadzie e-mailowym, że rzeczywiste wyniki zależą od używanego oprogramowania.
„Ostatnio sztuczna inteligencja znalazła drogę do skalowania obrazu, chociaż jak dotąd nie jestem pod wrażeniem” – dodał.
Broz powiedział, że najlepszym oprogramowaniem do skalowania, z którego korzysta, jest AI Image Enlarger autorstwa Vance AI.
„Nawet ich 8-krotny skaler obrazu nie wprowadza żadnych znaczących szumów (to 64-krotny wzrost rozdzielczości)”, powiedział. „Spodziewam się, że algorytmy będą się poprawiać w kolejnych latach, co pozwoli na jeszcze większe skalowanie”.
Dla fotografów Broz powiedział, że kwestia tego, czy skalowanie obrazu jest konieczne, jest kwestią otwartą.
„Twórcy kamer stale poprawiają rozdzielczość czujników kamer, teraz nawet przy rozdzielczości 100 MP+” – dodał. „Osobiście używałem 24 MP i około 50 MP i nigdy nie czułem potrzeby robienia większych obrazów, nawet dużych wydruków”.
