การเติมภาพส่วนที่ขาดหายไปแบบฉลาดมีการวิจัยมาหลายปี โดยเฉพาะใน Photoshop ที่มี context-aware fill มาระยะหนึ่งแล้ว แต่งานวิจัยล่าสุดของ NVIDIA อาศัยโมเดล deep neural network สามารถเติมภาพได้อย่างสมจริงอย่างมาก ขณะที่กระบวนการพัฒนาทำได้ค่อนข้างตรงไปตรงมา
งานวิจัยอาศัยภาพกว่า 55,000 ภาพขนาด 512x512 มาฝึกโมเดล โดยเจาะภาพอย่างสุ่ม แล้วฝึกให้สร้างภาพกลับมาเป็นภาพต้นฉบับ โดยการเจาะมี 6 ขนาด ภาพที่ใช้มีต้นฉบับมาจาก 3 ชุดข้อมูล ได้แก่ ImageNet, Places2, และ CelebA-HQ ทำให้มีข้อมูลใบหน้าค่อนข้างมาก
นอกจากการเติมเต็มภาพส่วนที่หายไปแล้ว โมเดลนี้ยังสามารถใช้เพิ่มความละเอียดภาพ โดยขยายภาพขึ้นมาเป็นภาพใหญ่แล้วเติม ช่องว่างแทรกลงไปให้เหมือนภาพถูกลบเป็นตาราง โมเดลยังคงสามารถเพิ่มความละเอียดภาพกลับมาได้เป็นอย่างดี
งานวิจัยจะนำเสนอในงาน ICLR 2018 ตั้งแต่วันที่ 30 เมษายนนี้
ที่มา - NVIDIA
Comments
สุดยอด
เจ๋งมากกก
context aware fill > content aware fill
อืม... วงการ av ต้องสั่นสะเทือนไหม
เอิ่ม ตาอันเดียวกันเป๊ะเลยครับ (ลองกดกลับไปกลับมาดูครับ บังเอิญอยู่ตำแหน่งเดียวกันเป๊ะด้วย
เทคโนโลยีไม่ผิด คนใช้มันในทางที่ผิดนั่นแหละที่ผิด!?!
คิดว่าน่าจะยังเรียนรู้ไม่เยอะ ถ้าหากมีตาหลายๆแบบให้จดจำคงสุ่มกว้างกว่านี้
นึกภาพถึงกล้องมือถือ ทำขนาดพิกเซลใหญ่ๆ แล้วใช้ ai ขยายภาพ คุณภาพคงสูงขึ้นน่าดู
ใช้กับภาพที่โดนเซ็นเซอร์เบลอๆ ได้มั้ยครัฟ :3
+1
ของค่าย s.o.d ด้วยค่ะ
ได้แน่นอน
เทพอะไรปานนั้น