Microsoft Research opracowuje niesamowity algorytm przywracania zdjęć

Zespół Microsoft Research Ziyu Wan, Bo Zhang i inni opracowali nowy algorytm oparty na sztucznej inteligencji do przywracania starych zdjęć, które cierpią z powodu poważnej degradacji poprzez podejście głębokiego uczenia.

W przeciwieństwie do konwencjonalnych zadań przywracania, które można rozwiązać poprzez nadzorowane uczenie się, degradacja rzeczywistych zdjęć jest złożona, a luka w domenie między obrazami syntetycznymi a prawdziwymi starymi zdjęciami sprawia, że ​​sieć nie może uogólniać.

Ich nowa technika proponuje nowatorską sieć translacji domen trypletowych, wykorzystującą rzeczywiste zdjęcia wraz z masywnymi parami obrazów syntetycznych. W szczególności szkolą dwa wariacyjne autokodery (VAE), aby odpowiednio przekształcać stare zdjęcia i czyste zdjęcia w dwie ukryte przestrzenie. A translacji między tymi dwiema ukrytymi przestrzeniami uczy się za pomocą syntetycznych sparowanych danych.

To tłumaczenie daje się dobrze uogólnić na prawdziwe zdjęcia, ponieważ luka w domenie jest zamknięta w zwartej przestrzeni utajonej. Aby rozwiązać problem wielu degradacji zmieszanych na jednym starym zdjęciu, zaprojektowali globalną gałąź z częściowym nielokalnym blokiem ukierunkowanym na defekty strukturalne, takie jak zadrapania i plamy kurzu, oraz gałąź lokalną ukierunkowaną na defekty niestrukturalne, takie jak szumy i rozmycie. Dwie gałęzie łączą się w przestrzeni utajonej, co prowadzi do poprawy możliwości przywracania starych zdjęć z wielu defektów. Zaproponowana metoda przewyższa najnowocześniejsze metody pod względem jakości wizualnej restauracji starych zdjęć.

Zobacz technikę zademonstrowaną na poniższym filmie:

Niestety, Microsoft nie udostępnił strony demonstracyjnej, aby wypróbować tę technologię, ale miejmy nadzieję, że firma zrozumie podpowiedź.

Przeczytaj o wiele więcej szczegółów w Microsoft tutaj.