Nvidia разработала искусственный интеллект для доработки деталей изображений

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Идеальный способ убрать недостатки кожи лица или удалить вотермарку.

Компания Nvidia разработали технологию на базе искусственного интеллекта, которая автоматически восстанавливает повреждённые фрагменты изображения или заполняет его недостающие части. Алгоритм нейронной сети понимает контекст фотографии или картинки, и самостоятельно изменяет его.

Метод, называемый «подрисовыванием изображения», похож на функцию «автоматическая заливка с учётом содержимого» (Content-Aware Autofill), которую Adobe добавила в Photoshop CS5 в конце 2000-х годов. Технология также восстанавливала удалённую часть изображения на основе фона фотографии.

Предыдущие подходы к глубинному обучению были сосредоточены на прямоугольных областях, расположенных вокруг центра изображения, и часто предполагали дорогостоящую постобработку. Наша модель может эффективно обрабатывать области любой формы, размера или расстояния от границ изображения.

пресс-служба Nvidia

Кроме того, в конце 2017 года команда исследователей из «Яндекса» и Оксфордского университета разработала аналогичный алгоритм под названием Deep Image Prior. Технология представляет собой нейронную сеть, умеющую реставрировать повреждённые и низкокачественные изображения.

Алгоритм от Nvidia умеет обрабатывать области различных форм и размеров Исследователи компании подчеркнули, что обучили нейронную сеть, используя более 55 тысяч фотошаблонов. Они применялись для удаления некоторых деталей из исходных изображений. Затем алгоритму показывали вырезанный фрагмент и его первоначальную форму, чтобы научить его, как восстановить недостающие пиксели.

В конце испытаний разработчики подтвердили точность своего алгоритма с помощью ещё 25 тысяч фотошаблонов. В этот раз нейронной сети не показывали оригинальное изображение, заставив её самостоятельно восстановить недостающие части.


Источник: tjournal.ru

Комментарии: