![まっくす on Twitter: "昨今のお絵描きAIの進捗が著しく、いろんな方に一歩踏み込んで知ってもらいたいと思ったのでその仕組みについて解説資料を公開します〜(先日の技術書典の本の内容です)。これからいろんな分野の方が押さえておいても良い技術だと思うので、仕組みから興味持ってもらいたいなーという気持です。(1/5) https://t.co/p7iBSY7ma5"](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d7b226c42f18d66e46ae5ad4d93aef70dd073b23/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F876080621155606530%2Fjjdb0sIh.jpg)
AI(人工知能)で低解像度の画像を鮮明に エンハンスネットはギザギザとしたドット絵のような鳥の低解像度写真を、くっきりとした画像に変換することができる。 前景の小枝を見れば分かるように、なんと元の写真からカメラの被写界深度まで復元してくれる。 開発したのは独マックス・プランク知的システム研究所の研究者だ。彼らはこのプログラムについて「自動テクスチャ合成による超解像度の単一画像」であると説明する。 エンハンスネットは、テクスチャを合成して細部を新しく作ることで、低解像度の写真を高解像度のものにスケールアップさせる。 合成結果は非常にリアルで、オリジナルの写真と見比べても区別がほとんどつかない。おそらく人工知能が凄まじい巧みさでフェイクを使い、現実を再現した初めての事例だろう。 研究論文で紹介されているいくつもの実験によると、「高倍率における画質の大幅な向上を実現」したという。 エンハンスネッ
同品質のJPEG画像と比較するとファイルサイズを約半分以下に縮小できる新しい画像形式が「BPG」で、FFmpegやJavaScriptだけで動くLinux「JSLinux」などを開発したFabrice Bellard氏が開発した画像形式です。ただサイズが軽いというだけではなく、グレイスケール・YCbCr=4:2:0・4:2:2・4:4:4・RGB・YCgCo・CMYKなどの色空間をサポートし、アルファチャンネルや可逆圧縮にも対応しています。 BPG Image format http://bellard.org/bpg/ BPGが他の画像形式と比べてどれくらい優れているのかを比較できるのが以下のページ。2種類の画像形式で同程度のファイルサイズの画像を表示させており、「mozjpeg」とBPGとで同じ画像を比較すると、BPG画像の鮮明さが際立ちます。 BPG Image Comparison
Gallery Sample image files in JPEG and WebP The tables on this page contain some sample images from Wikipedia. The photos are licensed under a Creative Commons License. Famous classic images such as Lena, the Baboon, etc., often used when doing compression comparisons, are unfortunately not free of copyright. The tables below show JPEG and WebP images side-by-side for comparison. Images in the lef
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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