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人工神经网络

Pixelmator为用户带来AI驱动的超高分辨率

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Pixelmator最近使照片处理应用程序Pixelmator Pro的所有者能够使用由AI驱动的超分辨率工具。

超分辨率可增强模糊,低分辨率的照片,并改善12博下载app的分辨率。超分辨率技术能够使12博下载app锐化至令人印象深刻的效果,通常让人联想到犯罪现场经常看到的“增强型”斜视镜。 Pixelmator最近宣布在其照片编辑软件的专业版中包含“ ML超分辨率”工具。 Pixelmator’可以看到一些结果的证明 这里 .

对该工具的早期测试表明,它可以减少多种类型的12博下载app(包括文本,照片和插图)中的模糊。如 由The Verge报道,该程序创建的结果似乎也比其他12博下载app放大工具好,后者经常利用算法(例如最近邻算法和双线性算法)。

谷歌,微软和英伟达等多家科技公司推动了对超分辨率的研究。多家公司设计了自己的超分辨率算法,但是用于训练差异超分辨率设备的方法使用相同的基本原理。

使用成对的低分辨率和高分辨率12博下载app训练ML超分辨率和其他超分辨率工具。低分辨率12博下载app通常只是常规高分辨率12博下载app的按比例缩小版本。在低分辨率和高分辨率12博下载app之间进行比较, 机器学习 算法了解高分辨率12博下载app中像素的区域与低分辨率12博下载app有何不同。目的是使神经网络学会区分像素模式,从而产生更高分辨率的12博下载app。然后,当出现看不见的12博下载app时,它可以使用这些差异模式来预测在12博下载app的何处添加像素以提高分辨率。

可以使用多种方法创建超分辨率应用程序。例如, 一种超分辨率的方法 是使用 生成对抗网络(GAN)。 GAN实际上是相互对立的两个神经网络,它们借鉴了博弈论中的概念,例如零和博弈和行为者评论模型。本质上,一个神经网络的工作是创建伪12博下载app,而另一个网络的工作是检测这些伪12博下载app。创造假货的网络称为生成器,而检测到假货的网络则为鉴别器。

对于Pixelmator的超分辨率工具, 卷积神经网络被创建 在29个卷积层扫描12博下载app后,它还实现了“放大”块,可对12博下载app进行放大。然后,将放大的12博下载app阵列进行后处理,并转换回具有改进分辨率的传统12博下载app。该网络还包含对12博下载app进行去噪并处理压缩伪像的功能,因此不会放大12博下载app的这些方面。 Pixelmator的算法比研究设置中使用的算法小得多,以便可以将它们包含在Pixelmator Pro应用中并在各种设备上运行。与用于类似应用程序的其他数据集相比,训练数据集非常小,仅使用15000个样本来训练算法。

据The Verge称,还有其他可供消费者使用的超分辨率工具。例如,Adobe在其Adobe Camera套件中也有自己的超分辨率工具,但是Pixelmator’的工具似乎可以产生最一致的高质量12博下载app。