Sztuczna inteligencja ocali stare zdjęcia uszkodzone upływem czasu

Tencent opracowało darmowe narzędzie o nazwie GFP-GAN, które może nam naprawić zniszczone upływem czasu zdjęcia, a także fotografie niskiej rozdzielczości.

Z pewnością wielu z Was posiada albumy ze starymi zdjęciami przedstawiającymi nieżyjących już członków rodziny. Problem w tym, że papier fotograficzny niezbyt dobrze znowu upływ czasu. Dlatego na przechowywanych fotografiach z pewnością widać duże uszkodzenia. Jeśli więc zawczasu nie zdigitalizowaliśmy zdjęć, to możemy je bezpowrotnie stracić.

Na szczęście pojawiają się nowinki technologiczne, które mogą nam w takim przypadku bardzo pomóc. Firma Tencent opracowała bowiem całkowicie darmowe narzędzie o nazwie GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), które za pomocą AI potrafi odrestaurować zdjęcia uszkodzone oraz niskiej rozdzielczości.

Technologia łączy informacje z dwóch modeli AI, aby w kilka sekund uzupełnić brakujące szczegóły zdjęcia realistycznymi detalami. Zachowuje przy tym wysoką dokładność oraz jakość.

Konwencjonalne metody przywracania zdjęć, wykorzystują istniejący model AI, która mierzy różnice między obrazami sztucznymi i rzeczywistymi. Badacze twierdzą jednak, że efekty są niskiej jakości. Nowe podejście wykorzystuje wstępnie wytrenowaną wersję istniejącego modelu (NVIDIA StyleGAN-2), do szkolenia własnego modelu zespołu na wielu etapach procesu generowania obrazu. Technika ta ma na celu zachowanie “tożsamości” osób na zdjęciu, ze szczególnym uwzględnieniem rysów twarzy, takich jak oczy i usta.

Projekt nadal posiada jednak ograniczenia wynikające z możliwości sztucznej inteligencji. Choć przywracane w ten sposób zdjęcia są zaskakująco dokładne, to jednak nadal trochę im brakuje. Autorzy technologii twierdzą bowiem, że mogą pojawić się nieznaczne zmiany wyglądu twarzy, zaś rozdzielczość będzie niższa niż byśmy chcieli. Niemniej jednak wyniki są bardzo obiecujące.

Gdy technologię uda się bardziej dopracować, będzie można łatwo uratować zdjęcia, zniszczone upływem czasu. Jeśli chcielibyście samodzielnie wypróbować narzędzie GFP-GAN, na tej stronie znajdziecie jego demonstracyjną wersję.

Źródło