Microsoft Research sviluppa un incredibile algoritmo di restauro fotografico

Il team di ricerca Microsoft Ziyu Wan, Bo Zhang e altri hanno sviluppato un nuovo algoritmo basato sull'intelligenza artificiale per il ripristino di vecchie foto che soffrono di un grave degrado attraverso un approccio di deep learning.

A differenza dei compiti di restauro convenzionali che possono essere risolti attraverso l'apprendimento supervisionato, il degrado nelle foto reali è complesso e il divario di dominio tra le immagini sintetiche e le vecchie foto reali impedisce alla rete di generalizzare.

La loro nuova tecnica propone una nuova rete di traduzione di domini tripletti sfruttando foto reali insieme a enormi coppie di immagini sintetiche. In particolare, addestrano due autoencoder variazionali (VAE) per trasformare rispettivamente vecchie foto e foto pulite in due spazi latenti. E la traduzione tra questi due spazi latenti viene appresa con dati accoppiati sintetici.

Questa traduzione si generalizza bene alle foto reali perché il gap di dominio è chiuso nello spazio latente compatto. Per affrontare molteplici degradazioni mescolate in una vecchia foto, hanno progettato un ramo globale con un blocco non locale parziale mirato ai difetti strutturati, come graffi e macchie di polvere, e un ramo locale mirato ai difetti non strutturati, come rumori e sfocatura. I due rami sono fusi nello spazio latente, portando a una migliore capacità di ripristinare vecchie foto da molteplici difetti. Il metodo proposto supera i metodi all'avanguardia in termini di qualità visiva per il restauro di vecchie foto.

Guarda la tecnica dimostrata nel video qui sotto:

Sfortunatamente, Microsoft non ha reso disponibile un sito demo per provare la tecnologia, ma si spera che la società coglierà il suggerimento.

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