Масштабирование изображения: увеличьте размер и разрешение фотографий

С термином масштабирование это относится к методу, используемому для увеличения разрешения или размера изображения без потери качества или деталей. Эта техника особенно полезна, когда вы хотите увеличить изображение без необходимости воссоздавать его с нуля или терять резкость.

Когда вы увеличиваете размер изображения, происходит потеря качества, поскольку исходное изображение содержит меньше пикселей, чем предполагалось. Там разрешение изображения определяется количеством пикселей, из которых оно состоит. По мере увеличения размера увеличивается количество используемых пикселей. НАШИ пиксель должно быть каким-то образом создано, потому что количество пикселей, отличающих исходное изображение, недостаточно для описания подробности в более высоких разрешениях.

Масштабирование: как добавить недостающие пиксели в изображение с измененным размером

Существует несколько методов для увеличить размер изображения. Л’интерполяция это метод, используемый для оценки значений отсутствующих или дополнительных пикселей на основе окружающих существующих пикселей. Поскольку детали исходного изображения ограничены, интерполяция может привести к потере четкости и Острота. Особенно, когда размер исходного изображения значительно увеличен.

Для достижения лучшего результата при апскейлинге изображения были разработаны более продвинутые алгоритмы с использованиемискусственный интеллект и машинное обучение попытаться восстановить недостающие детали и сделать изображение более реалистичным. Получаемые результаты значительно различаются от одного алгоритма к другому и, очевидно, также сильно зависят от разрешения и качества исходного изображения. Современные алгоритмы апскейлинга становятся все лучше и лучше, позволяя получать результаты, часто граничащие с совершенством. изменение размера вверху фотографий и изображений.

GFP-GAN: лучший инструмент для масштабирования изображения

После реализации алгоритма улучшить качество изображения отображается на веб-страницах, Microsoft также интегрировала Video Super Resolution в Edge. Это инструмент, способный автоматически масштабировать видеоконтент загружается браузером. Процесс основан на использовании выделенные видеокарты Недавно сделанный NVidia или AMD.

Сосредоточив внимание на изменении размера фотографий и изображений, рынок сегодня предлагает большое количество инструментов, которые помогают с увеличить разрешение изображений. Однако не все из них дают желаемый результат.

GFP-ГАН (Generative Facial Prior – Генеративно-состязательная сеть) остается одним из лучших инструментов, проектом с открытым исходным кодом, который может использовать каждый, и который вырос из одного академическое исследование опубликовано в июне 2021 года.

Откуда взялось название GFP-GAN

Аббревиатура GAN подчеркивает использование архитектуры искусственная нейронная сеть чтобы генерировать новую информацию, которая имеет характеристики, подобные обучающим данным. Эти сети называются именно Генеративно-состязательная сеть потому что две разные нейронные сети (генератор и дискриминатор) одновременно обучаются и помещаются в взаимная конкуренция. Генератор отвечает за генерацию новых данных, которые выглядят как тренировочные данные; дискриминатор заботится о том, чтобы отличить реальные данные от данных, созданных генератором.

В процессе обучение, генератор пытается все больше и больше улучшать качество генерируемых данных, чтобы обмануть дискриминатор; дискриминатор пытается все лучше и лучше различать реальные и сгенерированные данные. Эта конкуренция ведет к постоянному совершенствованию производительность обеих сетей.

Хорошо обученный GAN, очевидно, также очень полезен для управления потребностями в масштабировании, потому что он становится необходимым для обычный пиксель отсутствует при изменении размера изображения. Не только. Аббревиатура GFP относится к тому факту, что система также умеет восстанавливать реалистичные детали на лицах людей. Тренировочная деятельность, проведенная авторами, позволила гарантировать хороший баланс между реализм е верность.

Как увеличить размер любого изображения, улучшив детализацию и качество фотографии

GFP-GAN, как было сказано в начале, является проектом Открытый исходный код. Это означает, что любой может использовать его и даже управлять масштабированием изображений и фотографий прямо на собственное оборудование. Даже локально или, как говорят, локально.

«Подзаголовок» проекта GFP-GAN: восстановление лица потому что он родился с точной целью улучшить i детали лица при апскейлинге без потери информации. Действительно, пытаясь сохранить и, по возможности, приумножить соматические характеристики каждого предмета. В качестве дополнительного «бонуса» GFP-GAN улучшает общее качество любой фотографии, удаляя артефактыисправляя тонкие детали и нечеткие элементы.

На странице GFP-GAN GitHubпубликуется информация для установки приложения путем создания клона хранилище. По умолчанию GFP-GAN требуется Python e ПиТорч (библиотека с открытым исходным кодом для машинное обучение и глубокое обучение в основном разработан Мета); опционально видеокарта NVidia и del Инструментарий CUDA.

Разные публикуются на одной странице моделикоторый можно использовать для уточнения поведения GFP-GAN, и инструкции для возможного выполнения дальнейших этапов обучения (обучение).

Как попробовать масштабирование с помощью GFP-GAN сейчас, ничего не устанавливая

А пока предлагаем открыть Демонстрационная веб-страница GFP-GAN затем войдите с помощью Учетная запись пользователя GitHub (кнопка Войти через GitHub).

Это открывает возможность щелкнуть плитку. Перетащите файл или нажмите, чтобы выбрать выбрать изображение а низкое разрешение увеличить. Кроме того, вы можете перетащить файл в то же поле на веб-странице или захватить изображение, используя Веб-камера. Как мы знаем, на самом деле веб-камера ПК слабее камеры смартфона: GFP-GAN дает понять, какое качество результата можно получить с помощью этого инструмента.

Выпадающее меню Версия позволяет выбрать шаблон для использования во время Коэффициент масштабирования его следует использовать для выбора размера изображения, которое вы хотите получить. Выбрав коэффициент 2, вы получите итоговое изображение в два раза больше оригинала. Вы, конечно, можете свободно увеличивать повышающий коэффициент однако с учетом того, что в зависимости от качества исходного изображения измененный размер в некоторых случаях может оказаться неприемлемым.

В примере на рисунке, начиная с изображения с низким разрешением (300 x 450 пикселей), указав коэффициент масштабирования 5, мы получили изображение справа всего за 2 секунды обработки (750 x 1125 пикселей).

Также посмотрите на этот пример: семейное фото, заметно испорченное, не только увеличено в размерах благодаря GFP-GAN, но даже искусственному интеллекту удается убрать все проблемы, присутствующие в оригинале.