Google、機械学習で低解像度画像をシャープに見せる「RAISR」をサービスで実用化
米Googleは1月11日（現地時間）、表示する画像を高画質のままサイズを最高で75％削減できる機械学習採用の画像技術「RAISR」（Rapid and Accurate Image Super-Resolution）を、まずは「Google+」で採用したと発表した。将来的には他のサービスにも適用する計画という。 画像表示が速くなり、モバイルでの通信料も節約できそうだ。 RAISRは、Google Researchのリードサイエンティストであるペイマン・ミランファー博士が11月に発表した機械学習技術。従来の画質改善策である「アップサンプリング」（Photoshopなどで解像度を上げる機能）よりもシャープな結果を得られるとしている。
グーグルの高画質化技術「RAISR」、「Google+」で利用可能に--一部「Android」端末を対象
Googleが「Google+」の画像を対象に、「Rapid and Accurate Image Super-Resolution」（RAISR）と呼ばれる新テクノロジのロールアウトを開始した。RAISRを利用すれば、帯域幅をあまり使用せずに、画像を高解像度で表示することが可能になる。 先週より、一部の「Android」端末で、RAISRを適用した高解像度画像のGoogle+へのロールアウトが開始されている。Googleによると、同社はRAISRテクノロジを適用した大容量画像で、使用する帯域幅を最大75％削減することに成功しているという。 Googleは帯域幅の狭いモバイル端末に非常に鮮明な画像を提供する手段として、2016年11月にRAISRを発表した。 RAISRは機械学習を使って、低解像度画像の高品質版を生成することで、その画像が帯域幅を占拠することを回避し、より高速なダウンロード
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Enhance! RAISR Sharp Images with Machine Learning
