Louis Bouchard in podjetje PetaPixel sta opozorila na brezplačno orodje GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), ki so ga pred kratkim razvili raziskovalci podjetja Tencent in s katerim je mogoče obnoviti poškodovane portrete nizke ločljivosti. Tehnologija združuje informacije dveh modelov umetne inteligence in v nekaj sekundah dopolni manjkajoče podrobnosti na fotografiji z realističnimi podrobnostmi, pri tem pa ohranja visoko natančnost in kakovost.
Običajne metode »regeneracije« slik prilagajajo obstoječi model umetne inteligence za obnovitev slik z ugotavljanjem razlik med umetnimi in resničnimi fotografijami, kar pogosto privede do nekakovostnih rezultatov, pravijo znanstveniki. Novi pristop uporablja »predtrenirano« različico obstoječega modela (NVIDIA StyleGAN-2), katerega rezultati služijo kot vstopne informacije njihovega lastnega modela. Vse skupaj se dogaja na več stopnjah, cilj tehnike pa je ohraniti »identiteto« ljudi na fotografijah, s posebnim poudarkom na obraznih značilnostih, kot so oči in usta.
Sliši se dobro, a projekt je še vedno omejen s trenutnim stanjem oziroma zmogljivostjo sistemov umetne inteligence. Čeprav je ta že presenetljivo natančna, pa o manjkajoči vsebini še vedno le ugiba, zato raziskovalci opozarjajo, da boste morda videli »rahlo spremembo identitete«" in nižjo ločljivost, kot bi si želeli. To pomeni, da rezultati ne bodo primerni za tiskanje restavriranih fotografij v velikost plakatov, je pa tehnologija izredno obetavna.
Sistem GFP-GAN je mogoče brezplačno preizkusiti na tem naslovu, ustvarjalci pa so objavili tudi izvorno kodo, ki jo lahko vsakdo uporabi v svojih projektih obnove fotografij.
Vir: BaseTen
