![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
Apr. 16th, 2016
Результат улучшения пиксельного изображения главного героя Doom.
Британская компания Magic Pony Technology использовала методы машинного обучения для создания программного обеспечения, которое способно улучшить существующее изображение несколькими методами. Кратко о разработках компании рассказывает MIT Technology Review.
Специалисты компании использовали для тренировки нейросети массив данных из парных изображений, одно из которых было в меньшем разрешении, чем другое. При этом нейросеть не требует классификации элементов на изображениях и самостоятельно вычленяет общие закономерности других подробностей о реализации технологии не сообщается.
Оригинальная текстура кирпичной стены с осыпавшейся штукатуркой.
Текстура большего размера, сгенерированная нейросетью.
В качестве примера улучшения изображения разработчики демонстрируют несколько примеров. В частности, нейросеть способна перерисовать изначально пиксельное изображение в более высоком разрешении, реалистично дорисовать текстуру, дополнив существующее изображения, а также улучшить резкость видео.
По словам разработчиков, их программное обеспечение не слишком требовательно по мощности и может использовать для обработки в режиме реального времени видеокарты потребительского уровня. Представители компании считают, что их алгоритм может пригодиться для улучшения фотографий, сделанных на смартфон, для генерации реалистично выглядящих непрерывных текстур в виртуальном окружении, а также для улучшения качества потокового видео в прямых трансляциях.
Материал с сайта nplus1.ru
Спёр с http://pikabu.ru/p/142251
Британская компания Magic Pony Technology использовала методы машинного обучения для создания программного обеспечения, которое способно улучшить существующее изображение несколькими методами. Кратко о разработках компании рассказывает MIT Technology Review.
Специалисты компании использовали для тренировки нейросети массив данных из парных изображений, одно из которых было в меньшем разрешении, чем другое. При этом нейросеть не требует классификации элементов на изображениях и самостоятельно вычленяет общие закономерности других подробностей о реализации технологии не сообщается.
Оригинальная текстура кирпичной стены с осыпавшейся штукатуркой.
Текстура большего размера, сгенерированная нейросетью.
В качестве примера улучшения изображения разработчики демонстрируют несколько примеров. В частности, нейросеть способна перерисовать изначально пиксельное изображение в более высоком разрешении, реалистично дорисовать текстуру, дополнив существующее изображения, а также улучшить резкость видео.
По словам разработчиков, их программное обеспечение не слишком требовательно по мощности и может использовать для обработки в режиме реального времени видеокарты потребительского уровня. Представители компании считают, что их алгоритм может пригодиться для улучшения фотографий, сделанных на смартфон, для генерации реалистично выглядящих непрерывных текстур в виртуальном окружении, а также для улучшения качества потокового видео в прямых трансляциях.
Материал с сайта nplus1.ru
Спёр с http://pikabu.ru/p/142251
