Новый сайт Let’s Enhance на базе нейросетей повышает разрешение и воссоздает детали загружаемого изображения. Особенно хорошо программа справляется с городскими пейзажами и фотографиями животных. Обзор опубликовал портал PetaPixel.
Разработчики часто используют нейросети и машинное обучение для работы с фотографиями. Специальные алгоритмы позволяют убрать шум, «додумать» некоторые детали снимка и даже деформировать уже присутствующие на нем объекты. Кроме того, нейросети также используются для улучшения качества изображения — однако очень часто такие программы недоступны для обычных пользователей, которые не обладают навыками программирования.
Программисты Алекс Савсуненко (Alex Savsunenko) и Владислав Пранскевичиус (Vladislav Pranskevičius) создали простой в использовании сайт. Чтобы улучшить качество снимка, достаточно перетащить изображение на середину страницы. Дальше алгоритм убирает все артефакты, масштабирует изображение, увеличивая в 4 раза, и также дорисосывает новые детали на снимке. Время ожидания при этом составляет всего несколько минут.
Результаты обработки, в целом, выглядят хорошо, лучше всего программа справляется с фотографиями животных и зданий. Пока что нейросети определенно не дается работа с портретами — лица людей выглядят нарисованными. Кроме того, у алгоритма возникают трудности при обработке мелких деталей.
Программисты рассказали, что их система вдохновлена нейросетями SRGAN и EDSR. Они использовали большое количество обучающего материала, 10 процентов которого составили фотографии лиц. В будущем исследователи надеются создать отдельные нейросети для каждого типа изображения. Сначала программа будет определять, что изображено на снимке, а потом применять нужные инструменты.
Нейросети также умеют заметно трансформировать снимки. Так, французский разработчик Григорий Антипов создал нейросеть, которая может реалистично изменять возраст изображенного на фотографии человека. Похожую, но реализованную существенно проще функцию недавно предоставляет приложение FaceApp.
Кристина Уласович
Кто нашел способ эффективно обучать нейросети сложным функциям
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
18 июня 1956 года в кампусе Дартмутского колледжа начался семинар, посвященный созданию умных машин. С этой амбициозной задачей участники планировали справиться в течение всего лишь восьми недель. Конечно, у них не получилось — для того, чтобы хотя бы немного приблизиться к этой цели, потребовалось значительно больше времени. В книге «Искусственный интеллект: Краткая история будущего» («КоЛибри»), переведенной на русский язык Алиной Решетовой, специалист в области искусственного интеллекта Тоби Уолш рассказывает, как шесть простых идей стали основой современных технологий ИИ. Предлагаем вам ознакомиться с фрагментом, посвященным обучению многослойных нейросетей.