Mạng thần kinh ngày càng trở thành một trong những giải pháp đầy hứa hẹn trong việc tự động khôi phục các hình ảnh bị hỏng hoặc có độ phân giải thấp. Deep Image Prior là một trong số các mạng thần kinh như vậy, nhưng có nhiều điểm ưu việt hơn so với các đối thủ khác.
Trước đây đã có nhiều hệ thống mạng thần kinh tương tự Deep Image Prior được công bố rộng rãi như Let's Enhance, hoặc được giới thiệu thông qua các dự án nghiên cứu. Tuy nhiên điều làm Deep Image Prior khác biệt so với các mạng thần kinh trước đó là việc thay vì được huấn luyện trước bằng một bộ dữ liệu, Deep Image Prior có thể tái tạo lại hình ảnh bằng cách sử dụng chính hình ảnh đó!
Cụ thể, các nhà nghiên cứu thuộc dự án Deep Image Prior đã giải thích về cơ chế hoạt động của nó như sau:
"Trái với những gì mọi người vẫn nghĩ, một lượng lớn thông số của hình ảnh được 'bắt' lại thông qua cơ cấu của một chương trình tạo ảnh chập chứ không phải bởi bất kỳ khả năng nào đã học được. Điều này đặc biệt đúng đối với các thông số cần thiết để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong việc tái tạo hình ảnh, trong đó hình ảnh ban đầu là phải có để hợp nhất các thông tin đã bị mất trong quá trình hạ cấp (giảm độ phân giải/giảm chất lượng)".
Để minh hoạ điều này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng các mạng thần kinh chập sâu chưa được huấn luyện với một hình ảnh đã bị hạ cấp. Đây là một công thức rất đơn giản có khả năng khôi phục, khử nhiễu và tăng độ phân giải của các hình ảnh đã bị hạ cấp mà không cần phải được "huấn luyện" bằng hàng ngàn bức hình trước đó. Về cơ bản, Deep Image Prior giống như một phiên bản cao cấp hơn và tận dụng AI của tính năng Content Aware Fill (lấp kín bức hình bằng các nội dung có liên quan) vốn được Adobe gọi là "Deep Fill" tại Hội thảo Adobe MAX.
Nhóm nghiên cứu đã đưa ra một số hình ảnh được xử lý bởi Deep Image Prior, trong đó có những bức ảnh mà các dấu vết gây ra bởi quá trình nén JPEG đã được xoá bỏ, các vết nhiễu hạt được xoá bỏ, những hình ảnh độ phân giải thấp được nâng lên độ phân giải cao hơn, và một hình ảnh với một số phần bị mất đã được khôi phục lại một cách hoàn hảo. Hệ thống mạng thần kinh này thậm chí còn có thể xoá các dòng chữ khỏi hình ảnh, làm dấy nên vấn nạn ăn cắp bản quyền hình ảnh.
Tất nhiên, Deep Image Prior vẫn chưa hoàn hảo, nhưng với những ví dụ rất ấn tượng như trên, ta có thể hi vọng trong tương lai sẽ có thêm nhiều công cụ như thế này được phổ biến rộng rãi cho người tiêu dùng nói chung.
Nguồn: DPReview
NỔI BẬT TRANG CHỦ
Sự thật từ nghiên cứu khoa học: Chơi trò chơi điện tử có ảnh hưởng bất ngờ đến chỉ số IQ của trẻ em!
Trò chơi điện tử từ lâu đã là chủ đề gây tranh cãi khi nhắc đến ảnh hưởng của chúng đối với trẻ em. Trong khi nhiều ý kiến chỉ trích việc chơi game có thể gây hại cho sự phát triển trí não, thì một nghiên cứu khoa học đã mang đến cái nhìn khác biệt, cho thấy mối liên hệ tích cực giữa việc chơi game và sự gia tăng trí thông minh ở trẻ nhỏ.
Trải nghiệm game trên Mac mini M4 Pro: Cậu bé tí hon bước ra biển lớn gaming
