Ny teknologi gjør dårlige bilder mye bedre med kunstig intelligens
Den «umulige» fremtidsteknologien gjør stadig fremskritt.
Det finnes allerede en del tilnærminger til det å øke oppløsningen på lavoppløste bilder på kunstig vis, men dette er en vanskelig jobb som krever kreative løsninger. Nå har blant andre DPReview og Forbes fanget opp en ny teknologi på dette området.
Den nye løsningen er utviklet av et knippe russiske forskere og kalles for «Deep Image Prior». I likhet med andre, tilsvarende løsninger benytter også denne kunstig intelligens, men på en litt annen måte.
Trenger ingen opplæring på forhånd
Der blant annet Googles løsning, som vi skrev om for en stund siden, lager en slags referanse for å danne nye piksler ved å «lære» fra et stort antall andre bilder, bruker det nye konseptet ikke andre bilder som referanser. Dette vil altså kunne spare mye maskinkraft.
I stedet bruker løsningen kun det lavoppløste originalbildet som utgangspunkt. Forskerne forklarer at løsningen fungerer ved å bruke selve strukturen i det nevrale nettverket til å fylle ut de ukjente regionene i bildet med teksturer fra de kjente regionene ved hjelp av såkalt interpolering.
Den nøyaktige virkemåten er naturlig nok svært komplisert, men kan studeres inngående i selve forskningsdokumentet.
Forskerne skriver at metoden gir overraskende gode resultater sammenlignet med de læringsbaserte tilnærmingene, og fører ofte til enda renere bilder. Testing av teknologien viser at den blant annet kan brukes til å restaurere bilder som mangler så mye som 50 prosent av bildeinformasjonen med imponerende resultat.
Når og hvordan teknologien eventuelt vil bli tilgjengelig for vanlige forbrukere er vanskelig å si.
