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2020-06-22 00:15 出处:PConline原创 作者:卡夫卡 责任编辑:sunziyi

  [PConline 杂谈]为了修图你能有多拼?对于经常需要修图的人来说,最麻烦的就是去掉与自己无关的路人,要么就是美颜瘦身,再者就是将因像素低不清楚的照片,不管是用专业的修图软件还是简单方便的各类APP,都是一件费时又耗力的事,有时候修出来的图片效果还差强人意。不过现在好了,借助AI技术我们就可以轻松完成繁复的修图工作。

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  有消息称,杜克大学的研究团队于近期成功开发出了一款AI修图技术叫PULSE,它能有效的处理图片像素过低而导致的不清晰问题。从介绍来看,PULSE能将原图像的分辨率放大64倍,甚至连图片上打的马赛克,都能清晰的还原出来。

  实际上,这个PULSE是一种新型的超分辨率算法,通过对图片采样能将原本16x16低分辨率(Low Resolution,即LR)的图像,在短短的几秒内,放大到1024x1024像素的高分辨率(High Resolution,即HR),是原画的64倍,而传统方法最多只能放大8倍。

  值得一提的是,PULSE算法可以准确定位出面部的关键特征,之后以更高的分辨率生成一组类似的细节。因此,就算图片中的头像被打了马赛克,PULSE算法也可以将其“想象”出眉毛、睫毛、头发、脸型等面部细节,形成高清逼真的人像。

  这里需要说明的是,如果图片过于虚化,那么PULSE产生的人像只是一种虚拟的新面孔,而事实上这个人并不存在。鉴于这个原因,PULSE算法不能应用到身份识别当中,也就是说,监控摄像头拍摄的失焦或是无法辨别的图片,我们不能通过PULSE还原成真实存在的人像。

  对此,该研究团队的计算机专家Cynthia Rudin表示,过去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,而且看起来非常逼真。这项研究所采取的技术,可以广泛的应用于医学、显微镜、天文学以及卫星图像等领域。

  对于一个低分辨率图像来说,传统方法是将高分辨率部分匹配给低分辨率图像,从而获取超高分辨率(即SR)的方式,这样常常会导致高分辨率图像出现感光度差、不平滑、画面失真的情况。

  因此,在本次研究中,研究团队开拓了一种新思路,就是提出了新型超分辨率算法PULSE,它不是遍历低分辨率图像来慢慢添加细节,而是发现与高分辨率图像相对应的低像素部分,通过“缩减损失”的方式得到超高分辨率图像。

  待进一步了解得知,PULSE使用的是生成对抗网络(GAN,是一种训练模型),通过对抗博弈的方式进行目标训练,主要包括一个生成器和一个鉴别器,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。

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  此外,在该团队发布的论文中也有阐述,为了检验PULSE在SR方面的优势,团队采用了四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,尤其是对眼部、唇部以及头发等细节之处进行了试验。尽管现阶段来说,PULSE还不是很完美,其产生的高分辨率图像与专业原图像还有一定的差距,但相信随着未来技术和工具的改进,这项技术会得到进一步的完善。

 
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