픽셀 화 된 사진보다 더 성가신 것이 있습니까? 진실은 이미지, 특히 얼굴을보고, 확대하고, 코 앞에있는 유일한 것은 뚱뚱하고 성가신 픽셀 세트이며 , 원하는 것을 완전히 숨길 준비가되어 있다는 것을 깨닫는 것보다 더 나쁜 것은 없다는 것입니다. 보다. 글쎄, Google 은이 문제에 대한 해결책을 찾고자하며 Google Brain 프로젝트 덕분에이를 달성했습니다 . 팀은 이 새로운 기술의 이름이 될 Pixel Recursive Super Resolution 이라는 문서를 방금 발표했습니다.이 문서는 픽셀 화 된 사진 뒤에있는 것을 발견 할 목적으로 수행 된 조사를 요약합니다. 도구의 목적은 개선하고픽셀 화되거나 해상도가 매우 낮은 이미지에 품질을 추가합니다. 하지만이 도구는 실제로 어떻게 작동합니까? 어떤 분야에서 가장 유용할까요?
위에 표시된 이미지는 Google에서 이러한 테스트를 수행하는 데 사용한 이미지 입니다. 픽셀 화 된 사진은 8 × 8 픽셀이며, 보시다시피 나타나는 얼굴은 볼 수 없습니다. 무엇 구글 뇌가하는 일은 사용하는 인공 지능 (AI)을 픽셀 단위로 작성하고 품질을 개선하는 것입니다. 이 과정에서 나온 이미지 는 여전히 분명하게 왜곡 되어 있지만 사람, 피부색 또는 머리카락 유형과 같은 매우 중요한 세부 사항을 볼 수 있습니다.
실제로 원본 이미지를 근사화하는 것입니다 . 결과는 완전히 실제가 아니라 첫 번째 픽셀에서 생성 된 일종의 재현입니다. 이 소프트웨어가하는 일은 (예, 컴퓨터 프로그램에 지나지 않습니다) 이미지를 생성 하는 두 개의 다른 신경망 을 사용하는 것입니다. 첫 번째는 픽셀 을 고해상도 이미지와 동일하게 매핑하는 역할을 합니다 . 이런 방식으로 얼굴의 구조 나 방의 구성으로 실제 이미지의 "스켈레톤"을 설정할 수 있습니다. 두 번째 네트워크는 나머지를 처리하는 네트워크입니다. 이렇게하면 시스템이 저장하고있는 다른 이미지를 기반으로하는 새로운 세부 정보가 추가됩니다.매우 유사한 픽셀 설정 . 이 두 기술 덕분에 Google 은 실제 일 수있는 세부 정보의 일부를 재현하는 최종 이미지를 만들 수 있습니다. 그러나 Google Brain 팀 은이 분야에서 여전히 많은 작업을해야하므로 앞으로 얻을 수있는 결과는 정말 인상적 일 수 있으며 더 중요한 것은 유용합니다.
이것이 의심되는 범죄자 를 식별하는 데 유용 할 수있는 시스템이 아니라는 것은 분명하지만 (최소한 프로젝트의이 초기 단계에서 발생할 수있는 실수는 심각한 것일 수 있음) 특정 세부 정보를 확인하거나 누군가의 체격의 중요한 특징 이나 사진을 너무 많이 확대하면 사라지는 이미지 객체를 정의하는 것과 같은 단서 . 결과는 우리가 원하는만큼 정확하지는 않지만 훨씬 더 위엄 있고보기 좋게 보일 것입니다.