Безкоштовний інструмент зі штучним інтелектом відновлює старі фотографії, створюючи трохи нові фотографії коханих
Ви можете знайти ШІ, який створює нові зображення, але що, якщо ви хочете виправити стару сімейну фотографію? Можливо, у вас є безкоштовний варіант. Луї Бушар і PetaPixel звернули увагу на безкоштовний інструмент, нещодавно розроблений дослідниками Tencent, GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), який може відновлювати пошкоджені та низькопрофільні портрети. Технологія об’єднує інформацію з двох моделей штучного інтелекту, щоб за секунди заповнити відсутні деталі на фотографії реалістичними деталями, зберігаючи високу точність і якість.
Звичайні методи вдосконалюють існуючу модель ШІ для відновлення зображень, оцінюючи відмінності між штучними та справжніми фотографіями. За словами вчених, це часто призводить до неякісних результатів. Новий підхід використовує попередньо навчену версію існуючої моделі (StyleGAN-2 від NVIDIA) для інформування власної моделі команди на кількох етапах процесу створення зображення. Ця техніка спрямована на збереження «ідентичності» людей на фотографії, з особливим наголосом на таких рисах обличчя, як очі та рот.
Ви можете безкоштовно спробувати демонстраційну версію GFP-GAN. Творці також випустили свій код, щоб дозволити будь-кому застосувати технологію відкату у своїх власних проектах.
Цей проект усе ще обмежений обмеженнями поточного ШІ. Хоча він напрочуд точний, він робить обґрунтовані припущення про відсутній вміст. Дослідники попередили, що ви можете помітити «невелику зміну ідентичності» та нижчу роздільну здатність, ніж ви хотіли б. Друзі, не покладайтеся на це, щоб роздрукувати фотографію ваших дідусів і бабусь розміром з плакат. Тим не менш, робота тут є багатообіцяючою – вона натякає на майбутнє, де ви зможете легко врятувати зображення, які інакше були б втрачені руйнівною силою часу.
Усі продукти, рекомендовані Engadget, вибираються нашою редакційною командою незалежно від нашої материнської компанії. Деякі з наших історій містять партнерські посилання. Якщо ви купуєте щось через одне з цих посилань, ми можемо отримати партнерську комісію.
Ви можете знайти ШІ, який створює нові зображення, але що, якщо ви хочете виправити стару сімейну фотографію? Можливо, у вас є безкоштовний варіант. Луї Бушар і PetaPixel звернули увагу на безкоштовний інструмент, нещодавно розроблений дослідниками Tencent, GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), який може відновлювати пошкоджені та низькопрофільні портрети. Технологія об’єднує інформацію з двох моделей штучного інтелекту, щоб за секунди заповнити відсутні деталі на фотографії реалістичними деталями, зберігаючи високу точність і якість.
Звичайні методи вдосконалюють існуючу модель ШІ для відновлення зображень, оцінюючи відмінності між штучними та справжніми фотографіями. За словами вчених, це часто призводить до неякісних результатів. Новий підхід використовує попередньо навчену версію існуючої моделі (StyleGAN-2 від NVIDIA) для інформування власної моделі команди на кількох етапах процесу створення зображення. Ця техніка спрямована на збереження «ідентичності» людей на фотографії, з особливим наголосом на таких рисах обличчя, як очі та рот.
Ви можете безкоштовно спробувати демонстраційну версію GFP-GAN. Творці також випустили свій код, щоб дозволити будь-кому застосувати технологію відкату у своїх власних проектах.
Цей проект усе ще обмежений обмеженнями поточного ШІ. Хоча він напрочуд точний, він робить обґрунтовані припущення про відсутній вміст. Дослідники попередили, що ви можете помітити «невелику зміну ідентичності» та нижчу роздільну здатність, ніж ви хотіли б. Друзі, не покладайтеся на це, щоб роздрукувати фотографію ваших дідусів і бабусь розміром з плакат. Тим не менш, робота тут є багатообіцяючою – вона натякає на майбутнє, де ви зможете легко врятувати зображення, які інакше були б втрачені руйнівною силою часу.
Усі продукти, рекомендовані Engadget, вибираються нашою редакційною командою незалежно від нашої материнської компанії. Деякі з наших історій містять партнерські посилання. Якщо ви купуєте щось через одне з цих посилань, ми можемо отримати партнерську комісію.
What's Your Reaction?
