{"id":2727,"title":"\u041a\u0430\u043a \u0433\u0435\u0439\u043c\u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0435\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438","url":"\/redirect?component=advertising&id=2727&url=https:\/\/dtf.ru\/promo\/1011062-kak-oblaka-pomogayut-pri-razrabotke-igr&placeBit=1&hash=52c7ee26bed9727bfaf58b8826bf8b9c165b82ea4244c03867ca7437280928e7","isPaidAndBannersEnabled":false}

Технология Google способна повышать разрешение изображений до 16 раз без потери качества Статьи редакции

В её основе лежат диффузионные модели.

В блоге Google AI, посвящённом исследованиям и разработкам в области искусственного интеллекта, обнаружили демонстрацию технологии масштабирования изображений на базе диффузионных моделей.

Специалисты внутренней команды Brain Team представили два связанных алгоритма, которые генерируют фотографии высокой чёткости без потери качества.

Первый из них называется SR3 (апскейлинг посредством повторного уточнения). На вход подаётся картинка с низким разрешением, и нейросеть пытается увеличить её, добавляя шум.

Модель обучается методам искажения изображения, а затем поворачивает весь процесс вспять, постепенно удаляя шум для достижения заявленного результата.

Инженеры обнаружили, что SR3 превосходит существующие генеративные алгоритмы, такие как PULSE и FSRGAN, особенно при работе с портретами и фотографиями природы.

Коэффициенты запутанности
Google

В компании не остановились на достигнутом и разработали ещё одну диффузионную модель под названием CDM. На этот раз нейросеть обучили миллионам изображений высокого разрешения из базы ImageNet.

Алгоритм использует каскадный подход и увеличивает фотографии в два этапа: с разрешения 32×32 -> 64×64 -> 256×256 (в 8 раз), либо с 64×64 -> 256×256 -> 1024×1024 (в 16 раз).

Google опубликовала примеры работы алгоритмов. На некоторых изображениях заметны графические артефакты, но в целом результат действительно удивляет. О коммерческом распространении технологии данных пока нет.

Апскейлинг изображений с 32х32 до 256х256
Google
Портреты, сгенерированные из фотографий низкого разрешения
Google
0
270 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
Александр Козырь

Так на первой картинке Обама

Ответить
10
Развернуть ветку
Алексей Иванов

Получается что нет

Ответить
410
Развернуть ветку
Максим Чёрствый

Получается что так.

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус

хочу сказать этому ёбаному Обэме, нахуй.
ёбобоный ты козел нахуй, черножопый блять, был бы ты человек, нахуй
твою дочку ебут, нахуй, где-нибудь, нахуй, блять
она наверное учится хуй знает где, нахуй блять
а дети гибнут на Украине, нахуй
почему так, нахуй?
почему дети… они должны дети, вечные дети, нахуй
это наше будущее, нахуй
и хули ты пиздишь, шчука?
залупаешься, блядь!
ты живешь где-то на континенте хуй знает где, блять
хули ты сюда лезешь к русским, нахуй?
запомни, у меня есть, блять, хороший, блять, человек
я ему, сука блять, отдам деньги, чтобы он тебе, сука, в мозгу въебал ПУЛЮ НАХУЙ
и чтобы ты загнулся нахуй
и никогда сюда не лез.
понял? быдло ты ебаное, блять

Ответить
114
Развернуть ветку
Alan H.

Минусаторы не знают классику. Это же классика уже?!

Ответить
33
Развернуть ветку
Vitaliy A.

Неужели если сидишь на ДТФ нужно обязательно быть специалистом по говну? Ну или в вашей терминалогии "классике".

Ответить
28
Развернуть ветку
Alan H.

Я спросил, а не утверждал. Кто такие ваши? И почему у них другая терминология? Про дтф, сиди где хочешь и будь спецом каким захочешь. ;) чао детка!

Ответить
0
Развернуть ветку
Vitaliy A.

Кто такие ваши?
Русский для вас неродной? Ок, "вашей" в данном случае обозначает именно вас, в единственном числе.
Я спросил, а не утверждал.
Тогда вы пропустили знак вопроса. Впрочем, см. выше.
чао детка!
Что и следовало ожидать.

Ответить
–1
Развернуть ветку
Советский глобус

приоткрой форточку

Ответить
4
Развернуть ветку
Влад Тишкин

Я в своем познании настолько преисполнился, что я как будто бы уже
сто триллионов миллиардов лет проживаю на триллионах и
триллионах таких же планет, как эта Земля, мне этот мир абсолютно
понятен, и я здесь ищу только одного - покоя, умиротворения и вот этой гармонии, от слияния с бесконечно вечным, от созерцания великого фрактального подобия и от вот этого замечательного всеединства существа, бесконечно вечного, куда ни посмотри, хоть вглубь - бесконечно малое, хоть ввысь - бесконечное большое, понимаешь? А ты мне опять со своим вот этим, иди суетись дальше, это твоё распределение, это твой путь и твой горизонт познания и ощущения твоей природы, он несоизмеримо мелок по сравнению с моим, понимаешь? Я как будто бы уже давно глубокий старец, бессмертный, ну или там уже почти бессмертный, который на этой планете от её самого зарождения, ещё когда только Солнце только-только сформировалось как звезда, и вот это газопылевое облако,
вот, после взрыва, Солнца, когда оно вспыхнуло, как звезда, начало формировать вот эти коацерваты, планеты, понимаешь, я на этой Земле уже
как будто почти пять миллиардов лет живу и знаю её вдоль и поперёк этот весь мир, а ты мне какие-то... мне не важно на твои тачки, на твои яхты, на твои квартиры, там, на твоё благо. Я был на этой планете бесконечным множеством, и круче Цезаря, и круче Гитлера, и круче всех великих, понимаешь, был, а где-то был конченым говном, ещё хуже, чем здесь. Я множество этих состояний чувствую. Где-то я был больше подобен растению, где-то я больше был подобен птице, там, червю, где-то был просто сгусток камня, это всё есть душа, понимаешь? Она имеет грани подобия совершенно многообразные, бесконечное множество. Но тебе этого не понять, поэтому ты езжай себе , мы в этом мире как бы живём разными ощущениями и разными стремлениями, соответственно, разное наше и место, разное и наше распределение.

Тебе я желаю все самые крутые тачки чтоб были у тебя, и все самые лучше самки, если мало идей, обращайся ко мне, я тебе на каждую твою идею предложу сотню триллионов, как всё делать. Ну а я всё, я иду как глубокий старец,узревший вечное, прикоснувшийся к Божественному, сам стал богоподобен и устремлен в это бесконечное, и который в умиротворении, покое, гармонии, благодати, в этом сокровенном блаженстве пребывает, вовлеченный во всё и во вся, понимаешь, вот и всё, в этом наша разница. Так что я иду любоваться мирозданием, а ты идёшь преисполняться в ГРАНЯХ каких-то, вот и вся разница, понимаешь, ты не зришь это вечное бесконечное, оно тебе не нужно. Ну зато ты, так сказать, более активен, как вот этот дятел долбящий, или муравей, который очень активен в своей стезе, поэтому давай, наши пути здесь, конечно, имеют грани подобия, потому что всё едино, но я-то тебя прекрасно понимаю, а вот ты меня - вряд ли, потому что я как бы тебя в себе содержу, всю твою природу, она составляет одну маленькую там песчиночку, от того что есть во мне, вот и всё, поэтому давай, ступай, езжай, а я пошел наслаждаться прекрасным осенним закатом на берегу теплой южной реки.
Всё, ступай, и я пойду.

Ответить
1
Развернуть ветку
Darkusoid

уже?!
Это стало классикой когда впервые оказалось в интернете:)

Ответить
11
Развернуть ветку
Fg Vvv

 Ну и нахуй тут эта "классика" ?
Под каждой рандомной картинкой обамы эту пасту нужно постить?

Ответить
1
Развернуть ветку
Alan H.

Тебя забыли спросить. ;) 

Ответить
–1
Развернуть ветку
Fg Vvv

Уж не ты ли автор этой пасты?

Ответить
1
Развернуть ветку
Alan H.

Продюсер. ;) 

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус
Ответить
2
Развернуть ветку
Советский глобус

Мне больше нравится более культурно близкий вариант.

Ответить
8
Развернуть ветку
Kirill Kolpakov

Все по фактам

Ответить
3
Развернуть ветку
сливочная Seygrock

А на второй человек

Ответить
31
Развернуть ветку
Ден Лещенко

вот именно

Ответить
2
Развернуть ветку
alex petrov

Ну если откровенно, то на примере у источника сильно низкое разрешение, нужно попробовать как на примерах выше, хотя бы 64х64

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус

А на второй Гослинг

Ответить
0
Развернуть ветку
alex petrov

Во-во, нейронка не может взять информацию и выдумывает лица.

Ответить
36
Развернуть ветку
Vitaliy A.

Другими словами эта штука мало чем отличается от Nvidia GAN или генератора аниме-девочек.

Ответить
0
Развернуть ветку
Denis Strunicin

Кажется я знаю, на чем эту нейронку обучали

Ответить
22
Развернуть ветку
Советский глобус

лучший саундтрек в мире

Ответить
3
Развернуть ветку
Женя Кузнецов

А куда белый воротник делся?

Ответить
16
Развернуть ветку
Пон Пон

вся белизна ушла на лицо

Ответить
13
Развернуть ветку
Советский глобус

This isn't output from the same algorithm

Поясняет дальше автор этого твита

Ответить
6
Развернуть ветку
Валентин Ковалев

Выглядит как фотошляпа
1) Куда рубашка делась?
2) Где тень с правой стороны подбородка?

Ответить
6
Развернуть ветку
Минган

Как раз хотел написать, что без демонстрации оригиналов (фото, которые были уменьшены и затем восстановлены нейросеткой) это всё не имеет смысла.

Ответить
2
Развернуть ветку
Neatherial

Что за расизм со стороны нейронки????? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

Ответить
1
Развернуть ветку
Константин Бузановский

Как ни странно, это была активная тема пару лет назад. Из-за того, что датасеты были с явным перекосом (не всех представили в равной степени в данных) модели технически были расистами. Это как чатбота на твиттере учить, ох вейт...

Ответить
1
Развернуть ветку
DofElite

И это повод остановить любое исследование таких алгоритмов?

Ответить
1
Развернуть ветку
Мана Банана

Проблема заключается в том, что каждый такой алгоритм нужно обучать с нуля. У них нет доступа к общей наследственности и заложенным в ней данным.
Это не повод остановиться, это повод перестать форсить.

Ответить
1
Развернуть ветку
Captain Zero

Это повод понять, что нейронка не может знать больше, чем получает на вход. Все подобные нейронки могут использоваться лишь для красоты, как например DLSS.

Ответить
5
Развернуть ветку
Мана Банана

Все она может, если наследственность прикрутить и дать нейронке обучаться не только за счёт одного набора данных.

Ответить
0
Развернуть ветку
Captain Zero

Нет, она может не больше чем угадывать на основе предыдущего опыта, ровно как и человек. А "прикрутить наследственность" это добавление входных данных. С таким же успехом можно еще словесное описание добавить, тогда можно будет даже количество ресниц восстановить. 

Ответить
2
Развернуть ветку
Мимокрокодил

Смотри.

Ты понимаешь, что тут Обама. А нейронка - нет.

Хотя в твоей голове тоже нейронка, просто лучше.

Следовательно - нейронка, в теории, может.

Ответить
2
Развернуть ветку
Captain Zero

Это потому, что я хорошо знаю как выглядит Обама, но если бы я видел его только раз в жизни, то тоже не понял что это он. А если найти двоюродного брата Обамы, и сделать с ним то же самое, то и у человека вряд ли выйдет лучше чем у нейронки тут.
К стати, если взять картинку справа, и уменьшить разрешение до 64*64, то выйдет такая же картинка как слева. Суть в том, что изображение слева может оказаться даже красиво разложенной кучей навоза, и никто из нас этого угадать не сможет. Вариантов бесконечность, а нейронка лишь рисует один из них, ровно так же как твое воображение.

Ответить
3
Развернуть ветку
Мимокрокодил

Я понимаю, как это работает.

Просто говорю, что твоя нейронка оперирует дополнительной информацией, а эта нейронка - нет. Но в теории однажды научатся

Ответить
0
Развернуть ветку
Captain Zero

Это будет уже совершенно другая нейронка. Эта нейронка рисует лицо, а моя - вспоминает на кого из известных мне людей похожа эта картинка. Но это уже не улучшение качества, это распознавание лица, и это именно то, чего пытаются избежать при создании нейронок как в посте.

Ответить
2
Развернуть ветку
Мимокрокодил

Конечно

Ответить
0
Развернуть ветку
Captain Zero

Вот я и говорю, что такие нейронки не могут нарисовать больше, чем им дают. Есть у нейронки информация о том, кто такой Обама - она нарисует Обаму, но это уже дополнительные данные.
А суть нейронки в посте - увеличить ЛЮБОЕ лицо, даже несуществующее.

Ответить
1
Развернуть ветку
Мана Банана

Она не угадывает как человек, она вычисляет по очень маленькой выборке с очень маленьким количеством дополнительных данных, которые у человека складывают картинку куда быстрее и надёжнее с кучей предохранителей. По сути, одна нейронная сеть, допустим различающая собак, это как один нейрон в человеческом мозгу. Она может только сказать собака/не собака. Она не задаст вопрос "если не собака, то что?" Или "а это точно не собака?". Она не может исходить из отрицательного ответа и обращаться к другим сетям, которые понимают что это кошка, но так же не понимают что из себя представляет собака.
Банк данных в виде интернета не способствует обучению, как лобная доля человека. И отсутствует наследственность, т.е. соединив нейронку которая различает собак с кошачьей, мы не получим на выходе работающую кошачье-собачью сеть.
Т.е. чтобы нейронные сети вышли за пределы наведения марафета, они должны идти в наследственность и иметь свою лобную долю для хранения информации в таком виде, чтобы её можно было доставать уже интрепретированной.
Отдельные алгоритмы всегда будут страдать от проблем обучения и мы придем к тому, что имеем сейчас в человеческом образовании - довольно высокая зависимость от того кто обучает с передачей его видения нейронной сети.

Ответить
1
Развернуть ветку
Captain Zero

Она не угадывает как человек, она вычисляет по очень маленькой выборке с очень маленьким количеством дополнительных данных, которые у человека складывают картинку куда быстрее и надёжнее с кучей предохранителей.
И при этом сеть справляется со своей задачей лучше человека. Ведь человек, увидев картинку из первого коммента, однозначно увидит там Обаму, и никогда то, что нарисовала нейронка. Но при этом нейронка не ошиблась, она выдала один из равновероятных вариантов, в то время как человек просто паказалось, что это одно из пары тысяч знакомых ему лиц, хотя на деле это может быть совершенно другой человек (например такой, которого и выдала нейронка).
Если добавить нейросети фоновое знание, то это уже будет распознавание лиц, а это не то что нужно. Нужно, собственно, полностью противоположное — алгоритм, который не "знает" ни одного лица, и будет максимально "непредвзят".

Ответить
3
Развернуть ветку
Vitaliy A.

Ведь человек, увидев картинку из первого коммента, однозначно увидит там Обаму
Потому что на первой картинке с высокой вероятностью именно он. И если бы нейросеть обучили в том числе на этой фотографии, восстановила бы она (с высокой вероятностью) именно её.
Нужно, собственно, полностью противоположное — алгоритм, который не "знает" ни одного лица, и будет максимально "непредвзят".
Этот алгоритм всегда предвзят, он будет корректировать изображение чтобы получить максимально ожидаемый им результат.
Но даже не в этом дело: зачем нужен алгоритм, который дофантазирывает часть изображения, кроме как для развлечения? Данных чтобы достоверно восстановить лицо нет и что человек, что нейросеть дорисуют только свои фантазии.

Ответить
0
Развернуть ветку
Мимокрокодил

И если бы нейросеть обучили в том числе на этой фотографии, восстановила бы она (с высокой вероятностью) именно её.
Не, несколько фотографий Обамы не сильно бы изменили вероятность - скорее всего, они даже были в пуле обучения

Ответить
2
Развернуть ветку
Captain Zero

Маловероятно, сомневаюсь что разработчики получили его разрешение, а без разрешения это незаконно вроде.

Ответить
1
Развернуть ветку
Captain Zero

И если бы нейросеть обучили в том числе на этой фотографии, восстановила бы она (с высокой вероятностью) именно её.
Нет, ведь эта нейросеть научена не угадывать лица. Вот если бы ее обучали на лицах знаменитостей, то тогда возможно, но одно лицо Обамы против сотен других похожих (в низком разрешении лиц) не сделает практически ничего.
зачем нужен алгоритм, который дофантазирывает часть изображения, кроме как для развлечения?
Для апскейла, очевидно. А он уже применяется много где. 
Данных чтобы достоверно восстановить лицо нет и что человек, что нейросеть дорисуют только свои фантазии.
Да, и это гораздо лучше, чем пытаться угадать личность человека и нарисовать его лицо. Ведь в случае "фантазии" не важно что выйдет, "она так видит", а вот если вместо одного человека поставить другого, то это уже хуже, и даже может нарушить чьи-то права (да даже если и угадает, фотография человека это персональная информация).

Ответить
2
Развернуть ветку
Мана Банана

Сеть справляется быстрей, но не лучше. Именно поэтому мы используем их с такими костылями и правим вручную то что должно обучаться само.
Сеть так же берет качеством. То же самое может сделать и человек темы базу лиц и навыки улучшения картинки. Но один кусочек сети сделает это конечно быстрей.
Нейронки интерпретируют очень плохо из-за ограниченности данных и обучаются по отдельности. Нам же важна точность в данном случае? А значит нужна и база данных обширней и гибче. Мы же не миримся с тем что к примеру тостер, когда засовываем в него белый хлеб выдает после прожарки куриную грудину с плесенью. Так и здесь, толку от такой интерпретации сети со столь явными ошибками? Где ей найти применение и можно ли её считать сколько нибудь в меняемой? Определенно нет. Значит либо прикручиваем фоновые знания, вводим наследственность и уменьшаем ошибки до погрешности. Либо брутфорсим и заливаем тупо фотографии всех людей на планете.
Сети это отличная штука, если они не развиваются по отдельности, а формируют качественный конгломерат, который делает то же самое что и наш мозг, но быстрей, качественней и с более детальными предохранителями. 
На уровне сухого алгоритма это да, работает пока хорошо, но специализация очень узкой становится. Точность интерпретаций и тем более понимание абстракций остаются в жопе, что не даёт вменяемого развития и лишь увеличивает количество места занимаемого каждой отдельной сетью на носителях и в целом в количестве ссылок. 

Нужно, собственно, полностью противоположное — алгоритм, который не "знает" ни одного лица, и будет максимально "непредвзят".

А цель такого алгоритма? Он не применим в обыденности и в специализации. Ты либо делаешь то что от тебя требуется, либо отправляешься на доработку или свалку. Как эксперимент для обучения того что из себя представляет сеть тоже сойдёт.

Ответить
0
Развернуть ветку
Captain Zero

А цель такого алгоритма? Он не применим в обыденности и в специализации. Ты либо делаешь то что от тебя требуется, либо отправляешься на доработку или свалку. Как эксперимент для обучения того что из себя представляет сеть тоже сойдёт.
Цель в том, чтоб не делать очередной алгоритм распознавания лиц. Сабж нужен не для узнавания людей, он нужен для увеличения разрешения изображений, будь то фотография реального человека или портрет вымышленного персонажа. Другими словами, цель в том, чтоб можно было дорисовать любое уникальное лицо, а не одно из набора известных (будь их хоть восемь миллиардов). Плюс немаловажным фактором является избегание использования персональных данных (к коим принадлежат биометрические данные), вот статья про это:

Ответить
0
Развернуть ветку
Егор Кавинский

Так используется другой алгоритм

Ответить
0
Развернуть ветку
Иван Гуляев

Хлорка

Ответить
0
Развернуть ветку
Ахмат Каракотов

Кстати реально интересно, как новый алгоритм дорисует Обэму.

Ответить
0
Развернуть ветку
MriN

нейросеть-расист

Ответить
0
Развернуть ветку
IGILKIN

Ба... трудинов?

Ответить
0
Развернуть ветку
Xi Jinping

Хуета какая-то. Куда делась белая рубашка на второй фотке?

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Бренер

Был бы ты человек...

Ответить
0
Развернуть ветку
dream is destiny

так у него же есть белые предки, значит все легитимно

Ответить
–1
Развернуть ветку
Pavel Golyakevich

В смысле «предки». У него мамуля белая.

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус
Ответить
315
Развернуть ветку
Советский глобус

Зашёл ради этой картинки

Ответить
74
Развернуть ветку
Богдан Исаенко

Аналогично

Ответить
3
Развернуть ветку
Lev Shokhirev

Вот вы смеетесь, а на форуме небезызвестного Topaz Gigapixel был человек, который представлялся forensics expert, и он всерьёз планировал применять этот софт для криминальной экспертизы. Учитывая, что нейросеть не создает информацию из ниоткуда, а просто "фантазирует" о том, каким могло бы быть большое изображение, могут возникнуть весьма интересные ситуации. Представляете, найдут лоурез фотку с места преступления, а нейросеть при увеличении случайно подставит туда лицо, похожее на ваше, потому что в обучающем датасете был кто-то похожий на вас, или даже прямо ваше фото. Вот так вот "заэнхенсят" - и всё, вы - преступник.

Ответить
35
Развернуть ветку
Сергей Сливка

Если только не хватит ума высказать своё недоверие и непринятие подобного рода уликам. Думаю что и в законах можно покопаться и быстро найти что-то такое что оспорит использование в качестве доказательной базы подобные лже-энхенсменты.

Ответить
2
Развернуть ветку
Антон Снаговский

Звучит как идея для серии Чёрного зеркала.

Ответить
2
Развернуть ветку
Новогодний Flaws

Технология Ochoba способна понижать качество изображений до 16 раз без потери разрешения.

Ответить
154
Развернуть ветку
Sergey Leskov

ochoba MbITuLLL,u

Ответить
5
Развернуть ветку
Советский глобус

Без потери объёма

Ответить
5
Развернуть ветку
Кашкамалашка

Очоба способна унижать 

Ответить
0
Развернуть ветку
Александр Подгорный

Ну что же.

Ответить
108
Развернуть ветку
Владимир Кавинский

И ведь работает

Ответить
17
Развернуть ветку
leo phantom

Мне бы вот на этом фото повысить разрешение, хотелось бы распечатать А2 и повесить в туалете

Ответить
50
Развернуть ветку
mphuZ

Лови

Ответить
82
Развернуть ветку
leo phantom

Как возможно моё счастье? Спасибо, добрый человек)

Ответить
8
Развернуть ветку
Максим Кустов

На андроид тоже есть, кстати

Ответить
5
Развернуть ветку
Советский глобус

Лови

Ответить
20
Развернуть ветку
knight_killer

Этот должен даже лучше быть

Ответить
15
Развернуть ветку
Dangerus

Oldfag MS-DOS version
Who's the boss now?

Ответить
12
Развернуть ветку
Ди Ди
Ответить
7
Развернуть ветку
pyoh_tmsk

.jpg version
Who's the boss now?

Ответить
3
Развернуть ветку
Nikita Zelinski

RealESRGAN, да?

Ответить
0
Развернуть ветку
knight_killer

Топаз гигапиксель

Ответить
0
Развернуть ветку
Внезапный меч

Комментарий удален по просьбе пользователя

Ответить
1
Развернуть ветку
leo phantom
Ответить
0
Развернуть ветку
Angry Geek

Чтобы брызги на него попадали?

Ответить
0
Развернуть ветку
Ress

Пора юбисофт нормальный ремастер третьих героев выкатить.

Ответить
40
Развернуть ветку
Dmitry Lemon5ky

Вот только в ремастере они не просто разрешение подтянули, а все модельки отрисовали заново обновив дизайн

Ответить
3
Развернуть ветку
PY Roman

и половину из них хреново

Ответить
20
Развернуть ветку
Роман Савин

Там что-то обмазали, но большую часть графики через хреновый алгоритм прогнали просто

Ответить
1
Развернуть ветку
Vzhlv

Видел, помнится, видос о создании, там вроде показывали процесс создания, там не алгоритм, там человек косячил жестко

Ответить
1
Развернуть ветку
Роман Савин

Я помню это видео. В видео не показывали перерисовку всех тысяч ассетов. Художник обмазывал плохо, но на куче объектов видно, что просто скейлили.

Ответить
1
Развернуть ветку
Игорь Болтон

Ну не знаю, что там можно улучшить, когда есть Hota

Ответить
4
Развернуть ветку
Facenapalm

HotA хороша только для мультиплеера, где замутили впечатляющий генератор случайных карт и лобби. Но все эти объекты, перенесённые из вторых героев в третьи, выглядят как жуткое васянство.

Ответить
3
Развернуть ветку
DeMx

Получается мы почти дожили до реализации всяких сцен из 24, где аналитики зумят и картинка остается четкой.

Ответить
16
Развернуть ветку
Vlad Ampleev

Нет, это никогда не будет возможным, потому что, из 4 пикселей, состоящих и 256*3*4 единиц данных невозможно определить муху сидящую на слоне. Нейронка максимум может эту муху нарисовать сама, как и слона, но там может оказаться не муха, а комар. Думаю понятно объяснил смысл и где-то тут в комментах кидали примерно то, что я имею ввиду в виде изображения.
Пока что кроме как в порнухе и восстановлении старых фильмов до нормального качества, другого практического применения этой технологии не могу представить.

Ответить
45
Развернуть ветку
Советский глобус

Пока что кроме как в порнухе и восстановлении старых фильмов до нормального качества, другого практического применения этой технологии не могу представить.
Динамический апскейл текстур, рендера, старых фоток. Много чего. Просто не надо считать технологию панацеей.

Ответить
7
Развернуть ветку
Vlad Ampleev

Толку от них, если не будет точности. Ты хочешь восстановить или улучшить качество фотографии с лицом человека. Качество улучшилось, но что толку, если в итоге улучшения получилось другое лицо?

Ответить
6
Развернуть ветку
Советский глобус

Идеальных решений не существует. Тождественно лицу человека только само лицо человека. Любая фотография - это уже потеря деталей.

Ответить
6
Развернуть ветку
John's Games

Вряд ли у тебя будут фотки 32х32 для апскейла. А больше разрешение увеличить уже не такая проблема. Проблема будет скорее если пиксели не кратные и один пиксель картинки это не 1х1, 2х2, а, скажем 2*3 пикселя экрана. Или того хуже, соседние пиксели имеют разный размер. Вот тогда скорее всего сеть и поплывет, смазав все границы

Ответить
1
Развернуть ветку
Nick Swift

Нейронка из этой статьи по другому работает, чем то что ты описал. Она не дорисовывает опираясь на знания подобных изображений, а пытается отревертить размытие/даунскейл, опираясь на знания алгоритмов даунскейла и размытия (об этом в статье прямо написано). Сложность апскейла 4х4 пикселя будет сродни сложности восстановления входных значений для хешфункции. Но в целом такая нейронка ничего нового добавлять на финальные изображения не должна (отсюда и приписка "без потери качества").

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус

Но как для одного хэша возможна коллизия в виде нескольких подходящих наборов данных, так и для изображения возможны несколько разных вариантов исходника для которых подобный даунскейл даст одинаковый рассматриваемый вариант.

Ответить
4
Развернуть ветку
Vitaliy A.

Она не дорисовывает опираясь на знания подобных изображений, а пытается отревертить размытие/даунскейл, опираясь на знания алгоритмов даунскейла и размытия
Нет. Совсем наоборот.
хешфункции
При чём тут "хэшфункция"?
Но в целом такая нейронка ничего нового добавлять на финальные изображения не должна
Если у вас 4 чёрнобелых пикселя при сжатии превращаются в один, то 256^4 вариантов превращаются просто в 256. Соотвественно на каждое из этих 256 значений приходится 16777216 вариантов исходных пикселей. Достоверно определить какой из них нужный - невозможно. Поэтому нейросеть всегда фантазирует что там было.

Ответить
2
Развернуть ветку
DeMx

Ну вот, расстроил только. Такой зазумил соседа через домофон, а там:

Ответить
1
Развернуть ветку
Ksid Hcos

Ну нет, информация в пикселизированном изображении потеряна необратимо, отсутствующие детали выбираются и дорисовываются из наиболее подходящих "воспоминаний" нейросети. Новые проблемы для юристов: можно ли принимать фото как доказательство, если, например, номер автомобиля мог быть попросту нарисован алгоритмом superresolution в камере? Чем-то напоминает историю со слишком агрессивным сжатием изображений JBIG в копирах Xerox, когда в сканах документов подменялись случайные цифры.

Ответить
11
Развернуть ветку
Советский глобус

можно ли принимать фото как доказательство, если, например, номер автомобиля мог быть попросту нарисован алгоритмом superresolution в камере?
Думаю, что экспертам нужно будет вооружиться знаниями о том, как определять что это результат работы алгоритма. По артефактам изображения и т.д.

Ответить
0
Развернуть ветку
Travis Grady

Если я правильно понимаю, то в качестве улики может использоваться только исходник, в том виде в котором он извлекается из камеры. То есть даже обрезка родика с видеорегистратора формально атата.
А (пока что) массовые камеры не апскейлят картинку до такой степени.
Пока что.

Ответить
0
Развернуть ветку
lachtak

сцен из 24
Перепутал. Это был мем про CSI.

Ответить
8
Развернуть ветку
DeMx

В 24 тоже было

Ответить
0
Развернуть ветку
Михаил Мезенцев

Уверен, что это было доступно давно спецслужбам. Это как с мобильными телефонами и сканером отпечатков пальца.

Ответить
–27
Развернуть ветку
Советский глобус

No

Ответить
13
Развернуть ветку
Советский глобус

Вполне может быть. Отслеживание положение глаз относительно недавно в быту. В нашлемных указателях для истребителей с 80-90х уже как в серии.

Ответить
–8
Развернуть ветку
Никита Лукьянов

Это фундаментально неразрешимая задача. Если информация потеряна, то её уже никак не восстановить.

Ответить
27
Развернуть ветку
Внезапный меч

Комментарий удален по просьбе пользователя

Ответить
–13
Развернуть ветку
Советский глобус

А она и не безвозвратно. Теоретически, ты можешь догнать излучение от оригинала картинки через чревоточину и восстановить оригинал. Но на практике - нет.

Ответить
19
Развернуть ветку
Мана Банана

Она может быть безвозвратно конвертирована. Смешав чернила с водой, вы можете попробовать вернуть чернила вручную, но потери чернильной массы будут достаточно большими, если вы только атомами не можете управлять.

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус

То есть Гугл нагло пиздит? А длсс это просто магия

Ответить
0
Развернуть ветку
Captain Zero

Все подобные нейросети сами додумывают лишние пиксели. Они не могут знать что там было.
Это то же самое что дать художнику картинку низкого разрешения, а он ее нарисует в фотошопе в 4К, только вместо художника нейросеть.

Ответить
4
Развернуть ветку
Советский глобус

Это понятно. И что? Речь не про аутентичность информации вплоть до пикселя, а чтобы хватило для человеческой интерпретации. 
Технологии  стары как говна мамонта, просто современные мощности позволяют это делать в сколь-нибудь адекватное время для бытового применения. 
Когда речь идет про бездонную бочку ресурсов у военных или спецслужб, то картина несколько иная в возможностях. 

Ответить
1
Развернуть ветку
Captain Zero

Дело не в ресурсах. Даже с бесконечными ресурсами не выйдет увидеть на изображении то, чего там нет. Это даже теоретически невозможно. Нейросеть это не что-то магическое, это ровно то же самое, что находится у нас в голове.
Нейросеть работает примерно так, как наш мозг, и делать она может только то, что может делать он, поэтому аналогия с художником является идеальной для объяснения принципа таких нейронных сетей как в посте. Нейросеть может хоть до атомов изображение увеличить, но эти атомы будут придуманы самой нейросетью, она не может магическим образом узнать их расположение. 

Ответить
0
Развернуть ветку
Paer Quote

Даже с бесконечными ресурсами не выйдет увидеть на изображении то, чего там нет. Это даже теоретически невозможно.
Вот как раз чего там нет очень легко можно увидеть, а вот достоверно отобразить что там было как раз невозможно. 
/Zanuda mode off

Ответить
1
Развернуть ветку
Captain Zero

Естественно, это и подразумевалось.

Ответить
1
Развернуть ветку
aviss kan

По факту да. То что делает Гугл это не восстановление утерянной информации, а попытка ее угадать по принципу "от общего к частному"

Ответить
1
Развернуть ветку
alex petrov

А теперь картинку высокого разрешения сжимаете до низкого и сравниваете два портрета.

Ответить
18
Развернуть ветку
Captain Zero

Поздравляю, вы почти изобрели тренировку нейросети.

Ответить
12
Развернуть ветку
Farrier

Почему в таких демонстрациях никто не публикует оригиналы фоток до понижения разрешения?

Ответить
14
Развернуть ветку
Адодержец

Тогда будет не так эффектно)

Ответить
20
Развернуть ветку
anton schoolboy

Гм, даже на референсах херовато.
Типо по мотивам.
Игрушка.

Ответить
–1
Развернуть ветку
Дима Семенченко

Типо по мотивам

По другому и не может быть. Но качество картинки всё ещё заметно лучше чем у альтернативных моделей.

Ответить
4
Развернуть ветку
Cornelius

Наконец-то старые классические ролики, о фулках которых часто спрашивает ваш друг, обретут новую жизнь!

Ответить
16
Развернуть ветку
Ivan Feoktistov
Ответить
9
Развернуть ветку
Yutah

порвало

Ответить
0
Развернуть ветку
John G

Збс. Мы всё ближе и ближе к этому. 

Ответить
16
Развернуть ветку
janklod vandam

Обогнал

Ответить
1
Развернуть ветку
W4

Блин, у меня столько картинок есть недрочибельных из за низкого разрешения, но эта технология прям находка, скорей бы вышла в массы.

Ответить
16
Развернуть ветку
Cursedproha
Ответить
15
Развернуть ветку
Randall Mcmurphy

ахахах ждал подобной нарезки ) 
они все знали

Ответить
3
Развернуть ветку
SOLOMAN

Хентай:

Ответить
12
Развернуть ветку
Kir Kirsky

Так вроде уже делали расцензуривающую нейросеть для хентай артов

Ответить
0
Развернуть ветку
SOLOMAN

Пока нет сурса - не к0тируется 🤷🏻‍♂️

Ответить
0
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

Вот ради интереса взял исходную пикчу в 64х64 пикселя и Топазом обработал ее в 1024х1024. Результат с гугловским, конечно, не сравнится по качеству.

Ответить
10
Развернуть ветку
Ахмат Каракотов

Топаз как будто картинку маслом рисует

Ответить
5
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

Топазу деталей не хватает для обработки, плюс я ползунки двигал чтобы он картинку не шарпил в процессе

Ответить
0
Развернуть ветку
Твиттерский Жук

Топаз вообще для реала бесполезен полностью, очень удивляюсь, что это говно популярно для реала

Ответить
0
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

Если брать для обрабортки фотки меньше 100 пикселей - да, получается размалеваная каша. Но для фоток среднего качества - от 500 пикселей и выше к примеру, вполне годится. 

Ответить
1
Развернуть ветку
Твиттерский Жук

тоже говно кисточкой накаляканное

Ответить
0
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

а есть альтернативы?

Ответить
0
Развернуть ветку
Твиттерский Жук

нет и не будет ближайшие лет 10

Ответить
0
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

Не согласен с тем, что Топаз говно. Конечно, если кидаться апскейлить фотки высраные шакалами где там и 50пикселей нет до 4к то конечно будет "гавно кисточкой накаляканое". Нюансов хуева тьма - зависит от исходного качества фотки и целей для которых нужен апскейл 

Ответить
1
Развернуть ветку
Твиттерский Жук

для не столько старого аниме на двд пойдет, а вот для пленочной анимации из прошлого века уже не годится, что уж говорить про реал

Ответить
0
Развернуть ветку
Mark Blumenfeld

Можно поинтересоваться, какую версию топаза и модель использовали?

Ответить
0
Развернуть ветку
Евгений Девяткин

v 4.4.6
А вот где модель посмотреть я хз

Ответить
1
Развернуть ветку
Mark Blumenfeld

Спасибо, пятые версии уже очень мылят, но картинка более "натуральная"

Ответить
0
Развернуть ветку
Strapony

Лёха, проверь почки

Ответить
0
Развернуть ветку
Западный Уорчестершир

Подумал что это до - после

Ответить
9
Развернуть ветку
Сергей Викторович
Ответить
3
Развернуть ветку
gogathejedi

всё правильно сделал

Ответить
0
Развернуть ветку
607й
Ответить
0
Развернуть ветку
Максим Мекеня

Этим алгоритмом был Дэвид Блейн. Раскукожил, так сказатб.

Ответить
9
Развернуть ветку
Shini42

Не очень понимаю смысла слов "без потери качества". Качества в исходной картинке особо и нет. А дополнительные детали робот фактически "выдумывает", разве нет?
Вот если бы они сжали фото до крошечного разрешения, а потом робот его вернул в исходное качество с близким к 100% совпадением к исходнику... 

Ответить
8
Развернуть ветку
Никита Лукьянов

 сжали фото до крошечного разрешения, а потом робот его вернул в исходное качество с близким к 100% совпадением к исходнику
Это не возможно ни при каком уровне технологий. 

Ответить
3
Развернуть ветку
Shini42

А я и не спорю. Просто в нынешнем виде эта технология является аналогом ситуации, когда ты даёшь замыленное фото с паспорта художнику и он рисует с него портрет в пол стены. Круто, но с реальностью имеет не очень много общего.

Ответить
0
Развернуть ветку
Советский глобус

Это возможно даже сейчас, но есть нюанс...

Ответить
0
Развернуть ветку
Дмитрий Померанцев

Ага, выкинутые пиксели надо временно поскладировать в облаке...

Ответить
0
Развернуть ветку
Ikiru Ogawa

Осталось протестить как это работает на действительно хуевых изображениях с низким разрешением, аля фотки с сименса. 
Сжимать фотографию в высоком разрешении, а потом разжимать ее обратно нейросетью — весело, конечно, но в целом хуйня очередная.

Ответить