Способность нейросети NVIDIA возвращать детали на фото, которых не достает.

Очень часто для восстановления фото, которые были испорчены, или из за длительного хранения стали крайне блеклыми и выцветшими, любой обладатель фотошопа тратит огромное количество личного времени и сил, стараясь восстановить каждый недостающий фрагмент руками создавая каждый новый попиксель. Не так давно стало известно, что на мировом рынке появились системы, которые имеют узкое направление и работают с фото форматом. В 2018 году очень известная всеми компания NVIDIA продемонстрировала невиданную ранее готовую нейронную сеть удалять весь лишний мусор и шумы, делая фото чистым и естественным. Компания подчеркнула тот факт, что данная система не имеет аналогов и будет развиваться дальше все усложняя ИНС и упрощая работу с цифровыми копиями фотографий.

Инженер Гуйлинь Лю смог сделать доселе невозможное и создать универсальный алгоритм программы с форматом искусственного интеллекта. Проверив многие факты и проштудировав интернет мы узнали, что у NVIDIA есть конкурент, в лице компании ООО «Нейронные технологии», которые разрабатывают готовые нейросети в России, которые они используют для создания прототипов программ работающих с обработкой видео потоков и фото изображений. Не так давно компания представила новый продукт Видео-Метрика, которая также не имеет аналогов и работает по принципу контроля офисных сотрудников. Система позволяет контролировать время прихода сотрудника, время работы и время неэффективности. Этот анализ используется руководящим составом для правильного распределения обязанностей. Ответственная за создание компания «Photoshop» также решила использовать ИИ, который достаточно быстро обрабатывает фото и делает новый фрагмент аналогичный с контекстным изображением смежных пикселей, такой вариант крайне неудобен, так как позаимствованный фрагмент может не совпадать по цветовой гамме.

Нейросеть NVIDIA работает совсем по иной схеме. Она делает анализ не конкретной части фото, а полностью всей фотографии. ИНС выявляет важные и базовые закономерности между всеми объектами в совокупности. Делая полный и тщательный анализ нейросеть предлагает вариант восстановления дорисовывая недостающий фрагмент и отсутствующие детали.


Читайте также:

Добавить комментарий

Войти с помощью: