Tencent のエンジニアは、GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network) と呼ばれる人工知能 (AI) システムを作成し、古い写真の品質を向上させ、損傷を修復するように設計しました。 2 つの AI モデルからのデータに基づいて、写真の欠落部分を数秒で埋め、かなり高い精度と品質を提供します。
通常、このようなプロジェクトは、人工画像と実際の画像の違いについてトレーニングされた既存の AI モデルの一連の微調整です。 Tencent は、このアプローチが標準以下の結果につながることが多いと述べています。あるいは、画像作成プロセスのいくつかの標準的な手順を通じて NVIDIA StyleGAN-2 モデルをトレーニングしました。これにより、元の写真の人物の「アイデンティティ」を保持し、目や顔などの顔の主な特徴に焦点を当てることができました。口。
プロジェクトの作成者は、その結果を誰でも利用できるようにすることにしました。デモ実装でアルゴリズムを試すか、プロジェクトに適用する場合はシステム コードを使用できます。このプロジェクトはまだ完璧にはほど遠いですが、画像の欠落した断片に関する仮定は今でも非常に正確であるようです。研究者は、実際の人の顔の特徴のいくつかの変更はまだ可能であり、システムはまだ非常に高い解像度では機能しないと警告しました.
2022-07-31 16:25:57
著者: Vitalii Babkin