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原标题:知道你喜欢高清无码大图 英伟达的AI又放大招了

浏览次数:118 时间:2020-03-14

无论扛着多高级的摄影器材,在光线昏暗时拍出来的照片,总会带着满屏噪点。还得戳开 ps 软件辛辛苦苦做后期处理,才会变成一张完美的作品。

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但在以后,这项苦差事或许就可以交给 AI 了。

最近,一位人工智能领域的专家 Roland Meertens 通过自己训练的算法将 1998 年 由 Game Boy 外置摄像头所拍摄的渣画质照片修复成了彩色并且像素更高的图片。

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原本这个照片有多模糊呢? 在当时的技术条件下,大概只有 256 x 224 像素之间。你可以先感受一下 Gameboy 的拍摄效果,还有动图效果,总之带着一种虚晃的萌感......

7 月 9 日,英伟达发布消息,向公众介绍了他们跟麻省理工学院、芬兰阿尔托大学共同开发搭建的人工智能 Noise2Noise。

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这个人工智能,主要由 NVIDIA Tesla P100 GPU 和 cuDNN 加速的 TensorFlow 深度学习框架组成。它可以轻松消除照片的噪点、颗粒和水印,而且渲染处理时间大大缩短,甚至几毫秒就可以完成。

Game Boy 的照片只能呈现出人面部的整体轮廓,但你基本无法辨别面部的具体细节。Meertens 的算法将模糊的画面处理为清晰度很高的图片。这项技术基于原本已有的一些人工智能图片技术,比如利用卷积神经网络(深度神经网络的一种)来无损放大图像、消除格式转化失真等。

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从左到右依次是 Game Boy图、原始相机图、AI 处理图片(1)

在深度学习阶段,现在同领域的其他人工智能,需要大量照片的两个版本作对比,才能很好地摸索出有效的降噪模式。

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而 Noise2Noise 用到的「教材」只有带噪点版本——研究人员提前用计算机为 5 万张照片随机生成密密麻麻的噪点,再投喂给它进行训练处理。

从左到右依次是 Game Boy图、原始相机图、AI 处理图片(2)

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从左到右依次是 Game Boy图、原始相机图、AI 处理图片(3)

在相关论文中,研究人员表明,Noise2Noise 可以成功去除噪点,而且修复后的细节和清晰度,都跟未生成噪点之前的原图非常接近。

具体来说,这是怎么做到的呢?

这项技术还可以用于改善天体摄影、核磁共振成像或是大脑扫描图像。在医学上来讲,这将有利于医生更清晰、迅速地诊断病症。

因为网络上没有现成的关于 Game Boy 拍摄照片图与真实照片的对应数据集,Meertens 自己建立了一个。

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Game Boy 的图片是通过交替像素的方法来为图片创造不同的渐变,于是 Meertens 希望能模拟这样的处理方式,通过给图片增加噪点的方式来模拟出类似于当年 Game Boy 所拍摄出的图片。

▲ 从左到右:投喂给 AI 的带噪点 MRI 成像、AI 处理后效果、原图

他编写了一个函数,图片经过特殊函数的处理后能确保输出是四阶黑色阴影的效果,阴影基于图片的平均值和标准偏差生成。类似于 Game Boy 拍摄的图片效果。

除此之外,这个 AI 也可以轻易去掉照片上的水印。

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左图为模拟 Game boy 的图片效果

在图像识别方面,英伟达研发的人工智能一直以来都很「吓人」。

建立了数据集后, Meertens 先让 AI 学习三万张照片,计算这些照片的平均值和偏差值。这些照片来自于网络上的名人照片、Gameboy 拍摄图以及 Meertend 的自拍。在 9600 多张照片的学习之后, AI 可以正确地识别出肤色,学习完全部照片之后,计算机就能模拟出 Game Boy 所拍摄的图片—— 像素低、四阶黑色、噪点模式。

就在一个月前,英伟达推出新技术,可以将普通的视频转化为平滑自然的慢动作视频。

之后,Meerteens 将训练过的深度神经网络算法用来还原 Game Boy 所拍摄图片,得到的效果很惊人,它能还原出原本人脸的皮肤颜色,以及面部细节,但是和相机拍摄出来的照片还是有一些差距。作者将原始代码公布在了博客上,感兴趣的话你也可以自己编写一个处理渣画质的程序。

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