Машинное обучение улучшило картинки в Google+

Фотография заката в формате JPEG с уменьшением степени сжатия слева направо
Wikimedia Commons
Социальная сеть Google+ начала использовать технологию RAISR, которая позволяет с помощью методов машинного обучения восстанавливать сжатое изображение до высокого разрешения с сохранением четкости. Об этом сообщает 9to5Google со ссылкой на блог разработчиков.
Технологии увеличения разрешения изображения действительно используются для экономии и «облегчения» страниц, однако восстановление изображения за счет добавления количества пикселей на основе уже имеющихся использует постоянный набор фильтров, что нередко приводит к тому, что итоговая картинка в высоком разрешении получается нечеткой и мелкие детали размываются. Кроме того, изображение может получиться искаженным из-за артефактов алиасинга.
Для того, чтобы бороться с негативными явлениями, возникающими при увеличении разрешения изображения, в Google разработали метод, позволяющий с помощью технологий машинного обучения восстанавливать изображения высокого разрешения с сохранением четкости и предотвращением алиасинга. Сама технология RAISR была представлена еще осенью 2016 года, однако теперь в компании сообщили о реальном применении метода для сжатия фотографий в социальной сети Google+.
Машинное обучение в последнее время все чаще используется для работы с изображениями. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, например, создали нейросеть для раскрашивания черно-белых изображений, а компания Magic Pony Technology научила нейросеть «додумывать» изображение — например, масштабировать картинку в более высокое разрешение, реалистично дорисовать текстуру, дополнив существующее изображения, а также улучшить резкость видео.