[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "disable": true, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "disable": true, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "cndo", "p2": "flvn" } } } ] { "gtm": "GTM-NDH47H" }
{ "author_name": "Вадим Елистратов", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 48, "likes": 108, "favorites": 42, "is_advertisement": false, "section": "club" }
57 282
Клуб
Редактирование закрыто

Почти как в сериалах: разработчик научил нейросеть улучшать качество фото низкого разрешения

29 октября специализирующийся на искусственном интеллекте разработчик Алекс Джей Чампандэрд (Alex J. Champandard) из Вены опубликовал в GitHub код, который позволяет с помощью нейросети улучшить качество снимков низкого разрешения.

Поделиться

В избранное

В избранном

Как отмечает Чампандэрд, улучшение качества снимков низкого разрешения с помощью вымышленного компьютерного алгоритма стало крайне популярным штампом на телевидении и в кино.

Герои голливудских блокбастеров и детективных сериалов моментально улучшают качество размытых снимков с камер видеонаблюдения, получая возможность их увеличивать и разглядывать мельчайшие детали.

По словам разработчика, ему удалось достигнуть схожего эффекта при помощи всего лишь 340 строк кода. С помощью нейросети он научился заметно улучшать качество снимков низкого разрешения, убирая эффект пикселизации и повышая чёткость.

Чампандэрд пояснил, что хоть полученный им эффект и похож на тот, что показывают в кино и сериалах, вымысел так и остался вымыслом. В реальной жизни, если у фотографии низкое качество, то информации о мелких деталях в кадре просто неоткуда взяться: искусственному интеллекту приходится их придумывать на основе предыдущих опытов.

Нейросеть «галлюцинирует» детали на основе тестовых примеров, которые были пропущены через неё ранее.

Алекс Джей Чампандэрд, разработчик

Таким образом, в зависимости от того, с помощью каких примеров была обучена нейросеть, она лучше или хуже справляется с фотографиями определённого типа.

Сервис можно протестировать и самостоятельно. Разработчики запустили его веб-версию, в которую можно заливать фотографии с разрешением 256 на 256 или 320 на 200 точек (для попадания в экран заливки нужно нажать на ссылку с текстом Neural Enhance 4x: Photos в левом верхнем углу).

Проверка TJ показала, что наиболее наглядного результата удаётся достигнуть, если загружать изображение в разрешении 128 на 128 точек.

В последнее время нейросети всё чаще находят различные применения в области обработки и анализа изображений. Например, с их помощью уже научились распознавать размытые лица и реалистично деформировать объекты на снимках.

Спасибо за наводку Ilya Chekalsky
Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": true }

Лучшие комментарии

Дискуссии по теме
доступны только владельцам клубного аккаунта

Купить за 75₽
Авторизоваться

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность писать комментарии и статьи
  • общение с членами клуба
Подробнее

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность читать и писать комментарии
  • общение с членами клуба
  • возможность создавать записи

Сколько это стоит?

Членство в клубе стоит всего 75₽ в месяц. Или даже дешевле при оплате за год.

Что такое клуб?

Клуб ТЖ это сообщество единомышленников. Мы любим читать новости, любим писать статьи, любим общаться друг с другом.

Вступить в клуб

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

Прямой эфир

Вы не против подписаться на важные новости от TJ?

Нет, не против