Google анонсировала алгоритм RAISR (Rapid and Accurate Image Super-Resolution, быстрое и точное повышение разрешения изображения), позволяющий увеличивать изображения на фотографиях без потери качества. Его алгоритма, в основе которого лежит ИИ и машинное обучение, преследует сразу несколько целей: более высокая производительность по сравнению с традиционными методами асэмплинга и избавление от артефактов и размытостей. Подобные методы масштабирования изображений существовали и раньше, но для повышения разрешения картинки они использовали достаточно простые алгоритмы копирования находящихся рядом пикселей. В большинстве случаев в итоге получалось изображение большего разрешения, но все еще размытое.
RAISR представляет собой метод расширенного зуммирования, достраивающий «распадающееся» на пиксели изображение при помощи встроенных инструментов, фактически воссоздавая утерянные при увеличении детали. Для этого система анализирует каждый фрагмент картинки и автоматически подбирает наиболее подходящий эффект из перечня доступных. Специалисты Google обучили программу на основании 10 тыс. пар изображений, в которых одно было высокого качества, а второе — низкого. Кстати, навыки RAISR повышаются в зависимости от количества обработанных снимков.
По словам разработчиков, метод может найти применение не только для графических редакторов, но и как более совершенный аналог цифрового зума в смартфонах. Кроме того, ИИ-алгоритм может использоваться в качестве своеобразного архиватора, способного «распаковать» файл, сжатый перед отправкой до низкого разрешения. Это позволит на порядок сократить расход интернет-трафика и нагрузку на операторские сети.
Google использует технологии машинного обучения не только для повышения качества фотографий, но и определения мест, в котором была сделана та или иная фотография. Для этого компания создала нейронную сеть PlaNet, в базу данных которой загружено более 90 млн. снимков с указанием мест, в которых они были сняты.
Google — не единственная компания, в которой ведутся разработки в данной области. Ранее в этом году Twitter приобрел стартап Magic Pony, разработавший аналогичную технологию, но уже для видео. Такая задача куда сложнее из-за гораздо большего объема данных, которые нужно обработать.
