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नया AI सिस्टम HD में लो-रेजोल्यूशन इमेज को चालू करता है


एन्हांसनेट-पीएटी एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन संस्करण (मध्य) में कम-रिज़ॉल्यूशन छवि (बाएं) को अपग्रेड करने में सक्षम है। परिणाम मूल छवि (दाएं) से अप्रभेद्य है ।MPI-IS

वैज्ञानिकों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके आपकी दानेदार कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को सुपर शार्प स्नैप में बदलने का एक तरीका खोजा है। जर्मन-आधारित अनुसंधान प्रयोगशाला, मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलिजेंट सिस्टम ने कम-रिज़ॉल्यूशन मूल से उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां बनाने के लिए एक नई विधि विकसित की है और परिणाम प्रभावशाली हैं। विधि आंशिक रूप से बाजार पर उपलब्ध अधिकांश एकल छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन (SISR) तकनीक की कम गुणवत्ता के जवाब में बनाई गई थी।

जब आप छुट्टी पर होते हैं तो आपको अपने स्मार्टफोन पर तस्वीरें लेने का अनुभव हो सकता है। लेकिन जब आप उन्हें डाउनलोड करते हैं और उन्हें प्रिंट करने के लिए जाते हैं, तो वे एक पिक्सेलेटेड गड़बड़ हो जाते हैं। छवि का रिज़ॉल्यूशन बहुत कम है। अतीत में जब ऐसा हुआ था तो आपके पास कुछ फ़ोटोशॉप कौशल हो सकते हैं जो आपको बचा सकते हैं या आप अपनी छवि को एसआईएसआर सॉफ्टवेयर के एक टुकड़े के माध्यम से चलाएंगे। SISR छवियों को पिक्सेल जोड़ने का प्रयास करके छवि के रिज़ॉल्यूशन को बेहतर बनाने का काम करता है और फिर धुंधलापन को शांत करने के लिए आसपास की छवियों को औसत करता है। लेकिन अक्सर परिणाम काफी निराशाजनक होते हैं और आपको एक उच्च रिज़ॉल्यूशन लेकिन धुंधली छवि के साथ छोड़ दिया जाता है।

एन्हांसनेट-पीएटी

यह नई तकनीक, जिसे एन्हांसनेट-पीएटी कहा जाता है, पिक्सेल पूर्णता के बजाय 'वफादार बनावट संश्लेषण' उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके काम करती है। मेहदी एम.एस. मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलिजेंट सिस्टमसेक्सप्लेस्ट के एक वैज्ञानिक सज्जादी ने बताया कि उनकी नई तकनीक कैसे काम करती है: "एल्गोरिथ्म को लाखों कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां प्रस्तुत की जाती हैं, जिसे वह बड़े पैमाने पर करता है। वह कार्य करने की कोशिश करता है और फिर उसे प्रत्येक की तुलना के लिए प्रस्तुत किया जाता है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली मूल फ़ोटो। एल्गोरिथ्म अंतर को मानता है और अपनी गलती से सीखता है। वास्तव में बॉट तस्वीर से गायब जानकारी को खोजने में सक्षम होने पर बेहतर और बेहतर होगा। "

एन्हांसनेट-पीएटी को उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि की कल्पना करने के लिए सिखाया जाता है, फिर पिक्सल को कम-रिज़ॉल्यूशन संस्करण में जोड़ा जाता है। सज्जादी एल्गोरिदम के सीखने की अवस्था की तुलना मानव से करते हुए आगे की प्रक्रिया की व्याख्या करता है: "एल्गोरिथ्म को उच्च रिज़ॉल्यूशन संस्करण में लाखों कम रिज़ॉल्यूशन की छवियों को अपग्रेड करने का कार्य दिया जाता है और फिर मूल," यह-यह-कैसे- यह होना चाहिए "-image" अंतर नोटिस? ठीक है, फिर अपनी गलती से सीखें। ”

सज्जादी ने डॉ। माइकल हिर्श और प्रो। डॉ। बर्नहार्ड स्कोलकोफ के साथ मिलकर एन्हांसनेट-पीएटी तकनीक को विकसित करने के लिए ट्यूबिंगन में मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलिजेंट सिस्टम्स में अनुभवजन्य आविष्कार विभाग के निदेशक के साथ काम किया। उन्हें उम्मीद है कि एक बार एन्हांसनेट-पीएटी प्रशिक्षित हो जाने के बाद, उसे अब मूल तस्वीरों की आवश्यकता नहीं होगी।

एन्हांसनेट-पैट कभी भी फोटो को मूल के रूप में अच्छा नहीं बनाएगा लेकिन यह निश्चित रूप से सबसे मौजूदा एसआईएसआर प्रौद्योगिकी की तुलना में बेहतर परिणाम प्रदान कर सकता है जो कि पिक्सेल पूर्णता के लिए लक्ष्य है। 'अच्छे अनुमानों' के लिए अनुमति देकर एन्हांस-पैट उन छवियों को बना सकते हैं जो सबसे अधिक मानवीय आंखों को देख सकते हैं जितना अच्छा हो सकता है। यदि एल्गोरिथ्म को व्यावसायिक उपयोग के लिए एक तरह से विकसित किया जा सकता है, तो यह वास्तव में अभिलेखीय और शौकिया फोटोग्राफरों की सहायता कर सकता है जिनकी डिजिटल छवियां हैं जो उच्च मेगापिक्सेल कैमरों से पहले ली गई थीं। एन्हांसनेट-पैट का उपयोग करके कई पुरानी डिजिटल छवियां एक नया रूप प्राप्त करने में सक्षम हो सकती हैं जो उन्हें एक बड़े रिज़ॉल्यूशन पर मुद्रित या प्रक्षेपित करने की अनुमति देगा।


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