有码变高清!AI一秒还原马赛克
像素不够,后期修图来凑?
在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多到刷不完,而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱,重点是效果不知道会怎么样。
不过,近日杜克大学(Duke University)研究团队开发了一款AI修图黑科技PULSE,可以解决所有低像素烦恼。据说它能够将图像原始分辨率放大64倍,任何渣画质都可以秒变高清、逼真图像,甚至被打了马赛克的人脸图像,毛孔、皱纹,头发也都能被清晰还原。
1
马赛克秒变高清人像
PULSE是一种新型超分辨率算法,它通过潜在空间探索对照片采样,可以将16x16像素的低分辨率(Low Resolution,简称LR)放大到1024x1024像素的高分辨率(High Resolution,简称HR),在几秒内增加了64倍,而传统方法最多只能放大8倍。
先来看一组示例,修图界最难处理的LR大头照,经过PULSE也可以秒变高清、细腻的图像。
更重要的是,PULSE可以定位面部的关键特征,以更高分辨率生成一组类似的细节。图中尽管头像被打上了马赛克,PULSE也可以自行“想象”出诸如眉毛、睫毛、头发、脸型等面部细节,形成高清、逼真人像。
不过,过度虚化产生的人像只是一种虚拟的新面孔,事实上它并不存在。正因如此,这项技术不能用于身份识别。比如监控摄像头拍摄的失焦、无法辨别的图片,不能通过PULSE还原成真实存在的人像。
一位杜克大学研究小组的计算机科学家Cynthia Rudin说“此前从来没有如此超高分辨率的图像被制作出来,它能够产生不存在的新面孔,而且看起来很真实”。
同时,她补充到,这项研究所采取的技术可以广泛应用于医学、显微镜、天文学,以及卫星图像等领域。另外,该研究团队已将论文已经发表至预印论文库arVix,同时被IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR 2020)收录。
2
“缩减损失”,超越常规修图法
对于一个LR图像,传统将HR分辨率部分匹配给LR图像而获取超高分辨率(SR)的方式,往往会导致HR图像出现感光度差、不平滑,画面失真的情况。
在本次研究中,杜克大学研究团队开拓了一种新思路,提出新型超分辨率算法PULSE,它不是遍历LR图像来慢慢添加细节,而是发现与HR相对应的LR,通过“缩减损失”的方式得到SR图像。
原始LR(第一行),PULSE输出HR(中间行),HR对应的LR(最后一行)
PULSE使用了生成对抗网络(GAN),它是一种训练模型,顾名思义,通过对抗博弈的方式来进行目标训练。其主要结构包括一个生成器(Generator)和一个鉴别器(Discriminator),在同一组照片训练中,一个负责训练接收到的图像并输出,一个负责接收该输出,并检验其是否足够逼真。
以下是与原图对比后的试验结果:
图中,第一行为原图,第二行为通过“缩减损失”得到的HR所对应的LR,而第三行经过PULSE得到的HR,可以看出,尽管与原图还存在细微的差别,但还原度已经非常高。
论文中表明,为了检验PULSE在SR方面的优势,杜克大学研究团队采用4种不同的图像缩放方法与其进行了比较研究。本次研究利用CelebA HQ数据集中的1440张图像,以x8,x64的比例因子,对LR面部图像,尤其是眼部、唇部以及头发等细节之处进行了试验。
PULSE呈现出了明显的优势,尤其是在X64分辨率下,模糊头像被完全还原,尤其是在眼唇等细节之处,其他方法几乎达不到这样的效果。
另外,针对测试结果,研究人员采用感知超分辨率常见的MOS测试方式,邀请五位评分者对图像结果进行了1-5的打分,结果显示,HR源高清图像分辨率得分为3.74,而PULSE达到了3.60,仅差0.14,可以说几乎达到了真实的高质量图像的水平。
不过,研究人员也承认PULSE还不是很完美。它产生的高分辨率图像与专业原图像相比还有一定的差别。但随着技术和工具的改进,这项技术会被一点点的完善。
现在研究团队已经将PULSE发布到Github开源平台,而且收割了569科颗星星。有修图烦恼的朋友可以安装体验一下~(Github地址:https://github.com/adamian98/pulse)
引用链接:
http://pulse.cs.duke.edu/
https://www.gizmodo.co.uk/2020/06/researchers-have-created-a-tool-that-can-perfectly-depixelate-faces/
https://www.rt.com/news/492091-ai-tech-undo-pixelation/
作者 | 贝爽
转自:雷锋网(leiphone-sz)
论文地址:https://urlify.cn/ABJRFf
分享或在看是对我最大的支持
有码变高清!AI一秒还原马赛克相关推荐
- 有码变高清!AI一秒还原马赛克,杜克大学出品
作者 | 贝爽 转自:雷锋网(leiphone-sz) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf 像素不够,后期修图来凑? 在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多 ...
- 太可怕啦!AI 一秒还原马赛克,有码变高清
作者 | 贝爽 转自:雷锋网(leiphone-sz) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf 像素不够,后期修图来凑? 在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多 ...
- 太可怕,有码变高清!AI 一秒还原马赛克?
作者 | 贝爽 转自:雷锋网(leiphone-sz) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf 像素不够,后期修图来凑? 在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多 ...
- python自动修图_有码变高清!AI修图PULSE一秒还原马赛克
[实例简介]PULSE是一种新型超分辨率算法,它通过潜在空间探索对照片采样,可以将16x16像素的低分辨率(Low Resolution,简称LR)放大到1024x1024像素的高分辨率(High R ...
- 杜克大学提出 AI 算法,拯救渣画质马赛克秒变高清
来源:HyperAI超神经 本文约1900字,建议阅读7+分钟 高清无码不是梦. 场景描述:将"马赛克"像素级别的大头照转换成高清照片,是一种怎样的体验?杜克大学提出的 AI 算法 ...
- 拯救渣画质,马赛克图秒变高清,杜克大学提出AI新算法
作者 | 神经小兮 来源 | HyperAI超神经(ID: HyperAI) 导语:将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片,是一种怎样的体验?杜克大学提出的 AI 算法,不仅可以「去掉马赛克」,还 ...
- 不同分辨率图片匹配_杜克大学开源 AI 算法,让马赛克图片秒变高清!
公众号关注 "GitHubDaily" 设为 "星标",每天带你逛 GitHub! 大家好,我是小 G.在这个追求高清画质的时代,我们对渣画质的容忍度越来越低. ...
- 新AI算法拯救渣画质马赛克秒变高清
简介:在这个追求高清画质的时代,我们对渣画质的容忍度越来越低.在知乎上搜索「低分辨率」.「渣画质」,会看到一大片诸如「如何补救清晰度低的照片」.「如何拯救渣画质」之类的问题.那么,将渣到马赛克级别的画 ...
- 杜克大学开源 AI 算法,让马赛克图片秒变高清!
公众号关注 "GitHubDaily" 设为 "星标",每天带你逛 GitHub! 大家好,我是小 G. 在这个追求高清画质的时代,我们对渣画质的容忍度越来越低 ...
最新文章
- 最新 30 道 Dubbo 面试题及答案
- 第二篇:白话tornado源码之待请求阶段
- 简事二三 之 http缓存机制
- java当前时间转化毫秒_Java学习笔记-时间相关类
- VTK:图片之ImageLaplacian
- C# ASP.NET Forms身份认证
- iOS之深入解析依赖注入的原理与应用
- 前端多次点击button_对于防止按钮重复点击的尝试详解
- bilibili缓存文件在哪里_Android——bilibili缓存视频合并教程[2.1]
- win10 Security Center服务无法禁用,启动类型灰色不可改解决方法
- Java物联网中间件_物联网中间件技术——Niagara介绍.pdf
- 愤怒的调音师《调音台不思议手记》
- Python数据分析学习 二
- outlook设置京东邮箱
- 知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2019:QuatE
- py2exe 打包 Pmw Error 3 解决方案
- 【iOS】开发者账号
- 蓝牙解码格式哪个最好_可能是声音最好的蓝牙解码耳放之一,Oriolus 1795 体验...
- 整合Mybatis、Servlet、Mysql、Axios、Filter、Session写一个入门级项目:非常适合初接触JavaWeb的小白白来进阶
- php 微商城 开源,一款基于ThinkPHP3.2开发的微信O2O开源微商城系统_微信开源微商城WEMALL...
热门文章
- 黄河.黄土.黄种人杂志黄河.黄土.黄种人杂志社黄河.黄土.黄种人编辑部2022年第15期目录
- c语言求20以内的质数,c语言求出给定范围内的所有质数
- 听说你在写Python爬虫,你对浏览器的开发者工具了解多少?【多图预警】
- 这周在我们的雷达上:滚动魔术和镂空猫头鹰
- 狄杰斯特拉算法-----Python
- lastwinner
- 大数据系统架构之降龙八式
- Eclipse target目录没有classes文件夹
- 用Java输出高频词_Java实现 LeetCode 692 前K个高频单词(map的应用)
- 酷家乐x极盾科技:“智能安全决策平台”助力日均十亿级日志分析