Как исправить размытое изображение на мониторе (текст и картинки как будто смазаны)

Нейросети для работы с логотипами

Следующие нейросети в нашей подборке способны создать несколько вариантов логотипов в считанные секунды или даже вытащить чужой логотип с сайта в формате png. 

Looka.com

Сервис собирает информацию о вашей компании и, исходя из введенных данных, предлагает несколько итераций логотипов. В основе нейросети лежит технология Tensor Flow, разработанная Google. 

После того, как поработала нейросеть, логотип свободно редактируется: юзер вправе поставить любую иконку, поменять шрифт или цветовые сочетания вручную. 

Ссылка для использования: Looka.com

BrandFetch.io

Настоящая находка для шпиона — расширение BrandFetch.io для браузера Google Chrome. Вебмастера часто сталкиваются с ситуацией, когда что-то приглянулось на чужом сайте: шрифты, цветовые гаммы, картинка или логотип. Расширение способно вытащить всю эту информацию. Вот что может BrandFetch:

  • Скачать логотип в png;
  • Скачать любую картинку в оригинальном разрешении;
  • Скачать все коды цветов;
  • Узнать название шрифта, который используется на сайте.

Универсальное расширение — мастхэв для вебмастера. Берите на вооружение и не забывайте: кради, как художник!

Ссылка для установки расширения: BrandFetch.io

2. Installation & Setup

2.a) Using Docker Image

Here’s the simplest way you can call the script using , assuming you’re familiar with using argument to mount folders you can use this directly to specify files to enhance:

# Download the Docker image and show the help text to make sure it works.
docker run --rm -v `pwd`:/ne/input -it alexjc/neural-enhance --help

Single Image — In practice, we suggest you setup an alias called to automatically expose the folder containing your specified image, so the script can read it and store results where you can access them. This is how you can do it in your terminal console on OSX or Linux:

# Setup the alias. Put this in your .bashrc or .zshrc file so it's available at startup.
alias enhance='function ne() { docker run --rm -v "$(pwd)/`dirname ${@:$#}`":/ne/input -it alexjc/neural-enhance ${@:1:$#-1} "input/`basename ${@:$#}`"; }; ne'

# Now run any of the examples above using this alias, without the `.py` extension.
enhance --zoom=1 --model=repair images/broken.jpg

Multiple Images — To enhance multiple images in a row (faster) from a folder or wildcard specification, make sure to quote the argument to the alias command:

# Process multiple images, make sure to quote the argument!
enhance --zoom=2 "images/*.jpg"

If you want to run on your NVIDIA GPU, you can instead change the alias to use the image which comes with CUDA and CUDNN pre-installed. Then run it within nvidia-docker and it should use your physical hardware!

2.b) Manual Installation

This project requires Python 3.4+ and you’ll also need and (numerical computing libraries) as well as installed system-wide. If you want more detailed instructions, follow these:

  1. Linux Installation of Lasagne (intermediate)
  2. Windows Installation of Lasagne (expert)

Afterward fetching the repository, you can run the following commands from your terminal to setup a local environment:

# Create a local environment for Python 3.x to install dependencies here.
python3 -m venv pyvenv --system-site-packages

# If you're using bash, make this the active version of Python.
source pyvenv/bin/activate

# Setup the required dependencies simply using the PIP module.
python3 -m pip install --ignore-installed -r requirements.txt

After this, you should have , and installed in your virtual environment. You’ll also need to download this pre-trained neural network (VGG19, 80Mb) and put it in the same folder as the script to run. To de-install everything, you can just delete the folder.

Example #3 — Specialized super-resolution for faces, trained on HD examples of celebrity faces only. The quality is significantly higher when narrowing the domain from «photos» in general.

1. Examples & Usage

The main script is called , which you can run with Python 3.4+ once it’s as below. The argument that lets you specify which GPU or CPU to use. For the samples above, here are the performance results:

  • GPU Rendering HQ — Assuming you have CUDA setup and enough on-board RAM to fit the image and neural network, generating 1080p output should complete in 5 seconds, or 2s per image if multiple at the same time.
  • CPU Rendering HQ — This will take roughly 20 to 60 seconds for 1080p output, however on most machines you can run 4-8 processes simultaneously given enough system RAM. Runtime depends on the neural network size.

The default is to use , if you have NVIDIA card setup with CUDA already try . On the CPU, you can also set environment variable to , which is most useful when running the script multiple times in parallel.

1.a) Enhancing Images

A list of example command lines you can use with the pre-trained models provided in the GitHub releases:

# Run the super-resolution script to repair JPEG artefacts, zoom factor 1:1.
python3 enhance.py --type=photo --model=repair --zoom=1 broken.jpg

# Process multiple good quality images with a single run, zoom factor 2:1.
python3 enhance.py --type=photo --zoom=2 file1.jpg file2.jpg

# Display output images that were given `_ne?x.png` suffix.
open *_ne?x.png

Here’s a list of currently supported models, image types, and zoom levels in one table.

FEATURES
2x 1x

1.b) Training Super-Resolution

Pre-trained models are provided in the GitHub releases. Training your own is a delicate process that may require you to pick parameters based on your image dataset.

# Remove the model file as don't want to reload the data to fine-tune it.
rm -f ne?x*.pkl.bz2

# Pre-train the model using perceptual loss from paper  below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=50 \
    --perceptual-layer=conv2_2 --smoothness-weight=1e7 --adversary-weight=0.0 \
    --generator-blocks=4 --generator-filters=64

# Train the model using an adversarial setup based on  below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=250 \
         --perceptual-layer=conv5_2 --smoothness-weight=2e4 --adversary-weight=1e3 \
         --generator-start=5 --discriminator-start=0 --adversarial-start=5 \
         --discriminator-size=64

# The newly trained model is output into this file...
ls ne?x-custom-*.pkl.bz2

Способ 3: Adobe Spark

В завершение отметим онлайн-сервис от известных разработчиков под названием Adobe Spark. Его особенность заключается в том, что вы можете создавать покадровое видео с несколькими фотографиями или только одной, добавляя различные элементы и текст, тем самым оживляя картинку. К сожалению, функциональность этого сайта не такая широкая, как у предыдущих, поэтому и расположен он на последнем месте.

  1. Оказавшись на главной странице Adobe Spark, выполните регистрацию или авторизуйтесь в существующем профиле, а затем на панели слева нажмите по кнопке в виде плюса.

Откроется выпадающее меню, в котором нужно выбрать «Video».

Вы можете рассказать свою историю о проекте или просто пропустить этот шаг.

Начните работу с шаблоном либо с чистого листа.

Сразу же переходите к добавлению материалов, нажав по первому кадру.

Выберите кнопку, отвечающую за загрузку изображения.

Справа щелкните по кнопке «Upload photo».

После загрузки вы можете разделить кадр на два, чтобы добавить еще одну фотографию или текст.

Применяйте различные иконки, которые и будут оживлять ваше фото. Перемещайте их на разные кадры, чтобы создать нужный эффект.

Как только ролик будет готов, нажмите «Download».

Если сразу скачать его не получилось, подождите несколько минут, пока закончится обработка, а затем повторите попытку.

Ожидайте окончания загрузки и переходите к дальнейшему взаимодействию с видео.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Как сделать четкую надпись на фото

Рассмотрим сначала случай, когда нам нужно написать на пестром, неоднородном фоне четкий текст в фотошопе.

  1. Берем картинку и пишем текст, цвет текста может быть близок по цвету основного фона изображения.
  2. У нас получилось два слоя – фоновый с исходным изображением и текстовый.
  3. Кликните по иконке текстового слоя с зажатой клавишей Shift – загрузится выделение вокруг текстового слоя, как показано на скриншоте ниже:
  4. Создайте новый пустой слой, нажав на иконку чистого листа в нижней части палитры слоев.
  5. Переместите новый слой под текстовый.
  6. Не снимая выделения текста, выберите команды Выделение -> Модификация -> Расширить (Select > Modify > Expand). Расширить на 5-10 пикселей.
  7. Сделайте активным новый слой (Слой 1) и залейте выделение любым цветом.
  8. Снимите выделение (горячие клавиши CTRL +D). Теперь нам понадобится фильтр размытие по Гауссу (Filter > Blur > Gaussian blur), примените его к слою с заливкой (Слой 1), уменьшайте и увеличивайте радиус фильтра, пока не получите желаемый результат. Вы можете уменьшить прозрачность слоя 1. Результат:

Генерация вместо восстановления

Из теории информации Шеннона следует, что если какие-то данные были записаны с потерями, то восстановить исходное качество невозможно. Этой информации просто нет, она не сохранилась. Поэтому, когда мы видим, как нейросеть раскрашивает монохромные кадры или создает детальные текстуры из пиксельного крошева, это кажется магией.

Теория информации не позволяет восстановить изначально отсутствующие сведения о цвете, но не запрещает добавлять их на любом этапе. Другое дело, что новые биты вряд ли будут точно соответствовать навсегда утерянным исходным. Они просто образуют подобные массивы в рамках заданных статистических отклонений. Иными словами, вместо восстановления данных ИИ генерирует новые, дополняющие картину.

В конечном счете речь идет лишь о нашем восприятии. Для художественных фотографий и фильмов, а тем более для игрового контента визуальное впечатление важнее точного соответствия оригиналу. Артефакты здесь допустимы, если зритель не обращает на них внимания. Взгляните, как новая нейронная сеть раскрашивает черно-белые изображения.

Сервис честно предупреждает: «Задача колоризации — сгенерировать приятные цвета. Мы не даем никаких гарантий того, что они соответствуют оригинальным».

SmartDeblur

SmartDeblur — полностью бесплатное приложение, которым можно пользоваться сколько угодно раз, и во многих отношениях оно дружелюбнее, чем Focus Magic. С другой стороны, его работа не отличается стабильностью (программа зависала несколько, пока я ее тестировал, особенно при загрузке слишком тяжелых изображений), а результаты, которые выдает программа, могут быть разными.

Есть несколько полезных возможностей в SmartDeblur – наличие zoom-опции, а также опции Fit To Window (Подстроить под размер окна). Также можно сравнивать результаты с оригиналом, нажав на «Show Original». Предобзор доступен для всего изображения. Программа содержит образец на котором можно научиться увеличивать резкость, чтобы прочесть размытый текст.

Испытав инструмент на своих собственных фотографиях, я обнаружил, что он не работает так же хорошо как Focus Magic. Но мне удалось получить хорошие результаты с картинкой, содержащей текст.

  • Плюсы: Абсолютно бесплатное, обладающее дружелюбным интерфейсом, очень полезное для прочтения на фотографии размытого текста.
  • Минусы: Не очень стабильное, не так уж хорошо работает с реальными фотографиями (но испытайте приложение сами, чтобы вынести свой вердикт).

Пытаясь восстановить потерянные детали, вы почувствуете, будто работаете с CSI, но не ожидайте ничего выдающегося.

Бесплатный сервис улучшения фотографий на основе нейронных сетей

c http-equiv=»Content-Type» content=»text/html;charset=UTF-8″>lass=»entry-content»>

Основатель стартапа по анализу ДНК Titanovo Александр Савсуненко вместе с разработчиком Владиславом Пранскевичусом запустили бесплатный онлайн-сервис улучшения фотографий Let’s Enhance. С помощью нейронных сетей он позволяет увеличить разрешение изображений в четыре раза, минимизируя потери в качестве.

Савсуненко с партнером работали над проектом три месяца и запустили его альфа-версию в конце октября. С этого момента сервис получил ряд публикаций в местных и западных СМИ, а 4 ноября стал продуктом дня на ProductHunt. За неделю работы Let’s Enhance обработал 100 000 фотографий, а трафик на сайт превысил 300 000 уникальных посетителей. Видимо именно из-за наплыва пользователей, редакции не удалось его протестировать — на момент написания новости ожидание на обработку фото составляет около четырех часов.

В основе работы сервиса лежат три нейронных сети. Первая убирает артефакты JPEG-компрессии, а две другие — boring и magic — позволяют увеличить разрешение в четыре раза. Boring восстанавливает четкость линий и структур, что хорошо подходит для простых иллюстраций, логотипов, комиксов. Magic обучена при помощи «галлюцинирующей» технологии состязающихся генеративных сетей. Она дорисовывает детали, изначально отсутствующие на изображении.

Ключевыми преимуществами Let’s Enhance Савсуненко считает «хороший алгоритм, баланс скорости и качества подготовленный для продакшена, реализованные в нормальном визуальном сервисе». Интерфейс веб-приложения прост — пользователю сразу предлагается загрузить изображения и зарегистрироваться. После чего в аккаунте показываются фото в работе и оценочное время готовности. Затем можно загрузить результаты работы каждой из трех нейросетей.

Пока Let’s Enhance работает с файлами, размер которых не превышает 5 мегапикселей, что, как правило, превышает размер фотографии, сделанной на современный смартфон. Впрочем, по словам Савсуненко, это ограничение в будущем планируют снять для платных пользователей. С ценами пока не определились.

Разработчики надеются, что Let’s Enhance в работе будут применять дизайнеры, фотографы и frontend-разработчики.

Напомни, ранее мы описывали историю того, как предыдущий стартап Савсуненко Titanovo, специализирующийся на ДНК-тестах, после роста продаж до $1 млн получил иск от крупного конкурента и был вынужден закрыться.

Как работает новый метод и чем отличается от предыдущих?

При традиционном подходе к улучшению качества изображения компьютер подбирает, а по сути, угадывает недостающие в низкокачественной фотографии пиксели на основании тех фотографий в высоком разрешении, которые были показаны ему ранее.

«Традиционные методы берут набор данных изображений в большом разрешении, сжимают их и учат нейронную сеть, чтобы итоговые изображения были попиксельно схожи с оригиналом из массива данных», — объясняет разработчик в сфере компьютерного зрения Андрей Володин.

Но у этого метода есть недостаток. К текстурным участкам изображения, таким как волосы или кожа лица, трудно подобрать подходящие пиксели. Портреты на выходе выглядят нечетко и размыто.

«Чтобы выполнить задачу, нейронная сеть пытается усреднить все возможные картинки, которые могут получиться, и в результате мы получаем нечеткое изображение», — говорит эксперт.

Исследователи из Университета Дьюка пошли по принципиально другому пути: саму задачу, которая ставится перед машиной, они сформулировали по-другому.

Эволюция нейросетей позволила кардинально изменить подход к улучшению качества изображений. Новые, ставшие популярными математические модели не просто превращают одну картинку в другую, а сами генерируют, создают изображения.

Одна из таких генеративных сетей, StyleGAN2. Вместо того, чтобы создавать из маленькой картинки большую, похожую на нее, как это делали в предыдущих методах, новая система заходит с противоположной стороны — она изначально формирует изображение высокого качества на основе огромного массива генеративной сети (миллионы снимков для анализа берутся, в частности, с фотосайта Flickr) и ухудшает его, производя низкокачественную копию.

Полученное изображение сличается с заданным снимком, и процесс повторяется до тех пор, пока все пиксели уменьшенной копии сгенерированного AI портрета не будут соответствовать заданному изображению.

Такой подход решает проблему детализации, так как картинка, которую нужно получить на выходе, уже изначально содержит все мелкие черты.

Поскольку Модель StyleGAN2 чаще всего учится на массиве данных ограниченного характера — в основном на лицах людей, экстраполировать ее на изображения другого содержания на этом этапе вряд ли получится.

«Если мы, например, загрузим маленькую картинку космического корабля, то ничего хорошего на выходе не получим — у системы нет образцов для формирования подходящего изображения, — объясняет Володин. — Если вы захотите проделать то же самое с фотографией ландшафта или какого-то здания, вам понадобится модель, которая способна генерировать ландшафты и здания. Это вопрос недостатка данных».

Enhance Pho.to

Enhance Pho.to – это практичный сервис, при помощи которого обработка фото онлайн станет настоящим удовольствием. Он в автоматическом режиме умеет применять фильтры и настройки, которые действительно помогут улучшить качество фотоснимка. Пользователю только необходимо выбрать, какие именно действия необходимо осуществить, все остальное программа сделает самостоятельно. В процессе можно наблюдать за тем, как происходят изменения, и уже в ручном режиме корректировать яркость, освещенность, резкость и многие другие показатели.

Enhance Pho.to – практичный сервис для онлайн-обработки фотографий

Как распознать текст на картинке

Распознаем текст онлайн без СМС и регистрации

Для начала рассмотрим ситуацию, когда вы работаете на ПК. Откройте веб-версию Google Keep по этой ссылке и загрузите свое изображение в виде заметки в этот сервис, нажмите на три вертикальные точки под вашим изображением и выберите опцию «Распознать текст изображения». Сервис в максимально короткий срок сделает все необходимое, после чего вы сможете работать с получившимся текстом.

Да, популярное приложение для создания заметок Google Кeep обладает, как вы догадались, возможностью по распознаванию текста. Конечно, вы можете держать его на своем смартфоне для подобных ситуаций и мы рекомендуем вам скачать его из магазина Google Play. Но мы рассматриваем простой способ без лишних загрузок, верно? В этом случае вам опять же поможет веб-интерфейс Google Кeep, который отлично работает и при загрузке со смартфона.

Однако стоит заметить, что если у вас установлено приложение Google Кeep, то вы получите некоторые дополнительные опции. Например, вы можете создать новую заметку в приложении и после этого нажать на кнопку камеры в углу интерфейса программы. Теперь у вас есть два варианта: вы можете либо сделать снимок документа или какой-то надписи, либо же выбрать изображение из памяти устройства.

Google Keep способен на многое

При любом исходе приложение загрузит фото в память и после нажатия на меню опции вы увидите заветную надпись «Распознать текст изображения». После этого вы можете сохранить результат в эту же заметку, либо же сформировать из него отдельный текстовый документ. Ах да, если у вас включена синхронизация с аккаунтом Google, то вы можете тут же «расшарить» заметку на Google Диск и иметь к ней доступ с любого устройства, подключенного к сети.

Fotor: сделать макияж

Fotor известен как один из редакторов для применения фильтров в стиле Instagram, но в нем можно найти еще немало полезного. Теперь это онлайн-приложение для редактирования фотографий имеет удобную кнопку «One Tap Enhance», которая позволяет быстро улучшить фото.

Вы можете загрузить снимки с жесткого диска, а еще через Dropbox, Facebook или указав ссылку на изображение в сети. Как только фото будет улучшено в один клик, нажмите и удерживайте кнопку «Compare», чтобы увидеть изображение до и после. Это хороший способ понять, какой из двух снимков вам нравится больше.

Fotor предлагает много других инструментов, которые позволят оживить ваши фотографии. Так, в разделе Beauty можно удалить морщины, добавить румянец, отбелить зубы или использовать косметический карандаш для глаз и бровей. Поэкспериментируйте с опциями в разделах «Basic» и «Fine-Tune» с такими настройками, как яркость и экспозиция. После этого вы сможете испробовать другие функции, но в большинстве случаев хватает кнопки «One Tap Enhance».

Способ 1: Crello

  1. Для перехода к необходимой странице Crello предлагаем воспользоваться ссылкой выше. В появившейся вкладке следует нажать «К анимации Crello».

Если вы впервые сталкиваетесь с разработкой анимации для фотографии, задействуйте один из доступных шаблонов, чтобы разобраться с этим процессом. Однако учитывайте, что некоторые из них распространяются платно, поэтому выбирайте те, которые находятся в открытом доступе.

Для загрузки собственной фотографии перейдите к разделу «Мои файлы».

Нажмите по кнопке «Загрузить изображение или видео».

В появившемся окне «Проводника» следует выбрать подходящее для работы изображение или сразу несколько файлов.

Переместите добавленное изображение на рабочее пространство, зажав его левой кнопкой мыши.

Как только все объекты будут расположены в проекте, самое время перейти к созданию анимации, для чего на верхней панели щелкните «Анимировать».

Используйте один из доступных типов анимации, чтобы назначить изображению определенные движения.

Рассмотрим эту процедуру на примере вылета. После выбора инструмента задайте направление, задержку и дополнительные опции, если они присутствуют.

По завершении нажмите «Посмотреть анимацию», чтобы запустить ее воспроизведение.

Советуем обратить внимание на дополнительные объекты, которые тоже распространяются бесплатно. Некоторые из них отлично впишутся в общую картину, а также доступны для анимирования, что позволит создать живое фото.

После окончания работы над каждым объектом запустите воспроизведение всего проекта, чтобы ознакомиться с результатом.

Если вас все устраивает, найдите кнопку «Скачать» на верхней панели, чтобы получить оживленное фото на свой компьютер.

Укажите, в каком формате вы хотите скачать файл. Единственным правильным вариантом будет MP4, однако в некоторых случаях подойдет и GIF.

Дождитесь завершения обработки проекта, после чего загрузка начнется автоматически.

Как только файл будет загружен, можете сразу же воспроизвести его через любой удобный плеер для проверки.

Методов анимации, доступных в этом онлайн-сервисе, достаточное количество для того, чтобы каждый пользователь создал для себя уникальный проект и оживил фотографию так, как это было изначально задумано.

4. Troubleshooting Problems

Can’t install or Unable to find pgen, not compiling formal grammar.

There’s a Python extension compiler called Cython, and it’s missing or improperly installed. Try getting it directly from the system package manager rather than PIP.

FIX:

NotImplementedError: AbstractConv2d theano optimization failed.

This happens when you’re running without a GPU, and the CPU libraries were not found (e.g. ). The neural network expressions cannot be evaluated by Theano and it’s raising an exception.

FIX:

TypeError: max_pool_2d() got an unexpected keyword argument ‘mode’

You need to install Lasagne and Theano directly from the versions specified in , rather than from the PIP versions. These alternatives are older and don’t have the required features.

FIX:

ValueError: unknown locale: UTF-8

It seems your terminal is misconfigured and not compatible with the way Python treats locales. You may need to change this in your or other startup script. Alternatively, this command will fix it once for this shell instance.

FIX:

Почему возникает нечёткость элементов в некоторых программах

Причины этого явления связанны с высоким разрешением, которым обладает дисплей вашего компьютера или ноутбука.

Одно дело, если, к примеру, дисплей имеет разрешение 1920 на 1080 пикселей и диагональ 27 дюймов, и совсем другое, если аналогичное разрешение имеет 15 дюймовый дисплей. В последнем случае все элементы интерфейса Windows и окна программ и приложений будут очень миниатюрными, информация в них будет восприниматься с трудом, вызывая избыточное напряжение глаз.

Разработчики в Microsoft, что разрабатывают популярную операционную систему Windows, это понимают, но решить до конца эту проблему по сей день не могут. С их стороны была разработана возможность тонкой настройки масштаба интерфейса. Она имеется во всех современных версиях операционной системы, а в Windows 10 она и вовсе включается автоматически, если на стадии установки системы обнаруживается дисплей с малыми размерами, но при этом имеющий высокое разрешение.

Проверить, задействовано ли изменение масштаба в системе, очень легко. Для этого нажмите правой клавишей мышки на свободной от ярлыков области рабочего стола. В появившемся меню выберите пункт Параметры экрана.

Откроется окно параметров дисплея, в блоке Масштаб и разметка обратите внимание на опцию, что отображает текущий размер текста, приложений и других элементов в процентах. Если она отличается от 100%, то это значит только одно – масштаб изменен, и вы наверняка столкнётесь с некорректным отображением интерфейса некоторых используемых вами программ

Первопричина некорректного отображения некоторых программ кроется в нежелании сторонних разработчиков оптимизировать свои приложения, внедрять разработанные Microsoft рекомендации, которые позволять избежать проблем с некорректным отображением при увеличенном системном масштабе.

Совет: всегда пользуйтесь последними версиями программ и приложений, ведь вполне возможно, что в новой версии разработчик внёс соответствующие доработки, решающие проблему с размытым интерфейсом.

Let’s Enhance: увеличить фото без потери качества

Сервис Let’s Enhance умеет творить настоящие чудеса. Если у вас есть фото маленького размера, и вы хотите увеличить его, оно может это сделать без «шума» или пикселизации. В бесплатной версии разрешение можно увеличить в 4 раза, например, с 640×480 до 2560×1920 пикселей, а платной в 16 раз без потери качества.

Волшебство происходит с помощью искусственного интеллекта Let’s Enhance. Приложение анализирует фотографию и определяет, что на ней изображено, а потом увеличивает размер и разрешение без потерь. Секрет заключается в том, что оно добавляет необходимые пиксели к деталям изображения так, чтобы оно стало четким.

Let’s Enhance имеет ограничения на количество загружаемых фотографий (до 4 штук), так как север может обработать определенное количество снимков. Чтобы получить измененные изображения, нужно подождать пару минут.

Лица являются чрезвычайно важной частью любого изображения, которое трудно воссоздать, но у сервиса есть собственный AI для реконструкции лица, который отлично справляется со своей задачей

Выводы

Обработка фото-, видео- и компьютерной графики с помощью нейронных сетей — исключительно простой и эффективный метод. Его начинают активно использовать не только игровые и киностудии, но и рядовые пользователи. Автоматизированное улучшение классики — золотая жила, так как не требует больших затрат и гарантирует массовый спрос. Миллионы поклонников только и ждут, когда шедевры прошлого заиграют новыми красками.

Однако есть в этом подходе и свои опасности. Результат компьютерной обработки изображений с помощью нейросетей настолько впечатляет, что возникает соблазн «улучшить» таким же образом документальные кадры. Это чревато искажением фактов и ложными озарениями, поскольку ИИ может внести не заметные глазом артефакты. Стоит помнить, что нейросеть не восстанавливает, а дорисовывает изображение по аналогии.

Пока ИИ требует участия человека для подбора примеров или их создания вручную. Со временем алгоритмы станут более самодостаточными, поскольку точность работы нейросетей повышается по мере их тренировки. Огромным преимуществом сейчас обладают компании с доступом к «большим данным». На очень больших выборках можно использовать методы самообучения ИИ, экономя время еще сильнее.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector