Microsoft Research razvija nevjerojatan algoritam za obnavljanje fotografija

Microsoftov istraživački tim Ziyu Wan, Bo Zhang i drugi razvili su novi algoritam utemeljen na umjetnoj inteligenciji za obnavljanje starih fotografija koje pate od ozbiljnog degradacije putem pristupa dubokog učenja.

Za razliku od uobičajenih zadataka restauracije koji se mogu riješiti učenjem pod nadzorom, degradacija stvarnih fotografija je složena, a jaz u domeni između sintetičkih slika i stvarnih starih fotografija čini da se mreža ne uspijeva generalizirati.

Njihova nova tehnika predlaže novu mrežu prijevoda triplet domene korištenjem stvarnih fotografija zajedno s masivnim sintetičkim parovima slika. Točnije, obučavaju dva varijacijska autoenkodera (VAE) da transformiraju stare fotografije i čiste fotografije u dva latentna prostora. A prijevod između ova dva latentna prostora uči se pomoću sintetičkih uparenih podataka.

Ovaj prijevod dobro se generalizira na stvarne fotografije jer je jaz u domeni zatvoren u kompaktnom latentnom prostoru. Kako bi riješili višestruke degradacije pomiješane u jednoj staroj fotografiji, dizajnirali su globalnu granu s djelomičnim nelokalnim blokom koji cilja na strukturirane defekte, kao što su ogrebotine i mrlje prašine, i lokalnu granu koja cilja na nestrukturirane defekte, kao što su šumovi i zamućenost. Dvije grane su spojene u latentnom prostoru, što dovodi do poboljšane mogućnosti obnavljanja starih fotografija s višestrukih nedostataka. Predložena metoda nadmašuje najsuvremenije metode u pogledu vizualne kvalitete za restauraciju starih fotografija.

Pogledajte tehniku ​​prikazanu u videu ispod:

Nažalost, Microsoft nije omogućio demo stranicu za isprobavanje tehnologije, ali nadamo se da će tvrtka shvatiti nagovještaj.

Pročitajte puno više detalja ovdje u Microsoftu.