"nejbližší soused" sice kostičkuje, ale na zvětšování o celé násobky je "nepřekonatelný", protože nedochází k žádnému zkreslení - při sledování z větší vzdálenosti vidíte identický obraz jako originál.Pokud chcete obraz skoro tak dobrý jako při zvětšení "nejbližším sousedem" akorát bez čtverečkování, pak máme algoritmy jako lanczos nebo spline, případně i bicubic s ostřejšími parametry.Na grafiku, texty, "hranaté předměty" jako auta, palubní desky apod. můžete vyzkoušet např. starý dobrý nnedi3_rpow2 http://avisynth.nl/index.php/Nnedi3/nnedi3_r... který také využívá neuronových sítí a výsledky jsou v uvedených případech velmi kvalitní. Na obličeje, krajiny apod. je kvalita stejná jako např. lanczos - pochybuji, že lze dosáhnout lepších výsledků, pokud si daný program nebude vyloženě "vymýšlet" nové detaily...
Souhlasím s tím, že není možné, aby z "ničeho" vzniklo něco smysluplného. Jako rozumnější mi pro AI přijde spíše efektivnější výměna/odstranění objektu z fotografie, nebo ostření, ...
Pozor, to "nic" není tak jednoznačné. Pokud se budeme bavit o pixelech, pak skutečně nemůžeme nic víc dopočítat.AI jde ale na věc trochu jinak. Pokouší se zjistit, na co se vlastně kouká a jaké to má parametry. Kupříkladu že těhle 7 pixelů bude oko, nejspíše hnědé barvy a v tomhle prostoru. Pak si z databáze vytáhne hnědé oko ve vysokém rozlišení, upraví barvu podle okolí a vlepí do původního místa. Jasně, je to jiné oko. Ale je vybrané takové, aby po redukci na rozlišení 7 pixelů co nejvíce odpovídalo originálu. Rázem to není "nic", ale poměrně přesná definice toho, co na daném místě je. A v databázi je dostatečně kvalitní fotka něčeho podobného.Ve výsledku se tedy nejedná o původní obraz nějak vylepšený, ale o zcela nový obraz poskládaný ze stovek fragmentů jiných fotografií ve vysokém rozlišení.Hezky to kdysi bylo vysvětleno na rekonstrukci SPZ na fotografiích. AI se pokusila uhodnout kde jsou znaky a jaké to jsou znaky. A pak jen do daného prostoru narotovala příslušné znaky v mnohem vyšším rozlišení. Takže místo rozmazaných pixelů tam bylo čitelné AD 1234. Zrada byla v tom, že to nemuselo odpovídat skutečnosti. Sice tam nakreslila 3, ale v originále klidně mohlo být 8. Jenže fotka byla natolik špatná, že se to AI nepodařilo rozluštit - a tak si tipla trojku. Vypadala dobře a originál byl natolik špatný, že se nedalo vyloučit, že to trojka opravdu není. Podstatné je to, že ve chvíli, kdy AI došla k závěru že je tam na obrázku trojka, tak vlastně bylo jedno, kolik pixelů měla v originále - AI tam totiž vložila svou vlastní trojku a "jen" ji deformovala a obarvila tak, aby se to místo co nejvíce podobalo originálním pixelům.
Mozek do určité míry funguje také podobným způsobem, že si domýšlí na základě "databáze". Pokud není potřeba přesných dat - např. jako v případě té SPZ, tak není až takový problém, když je obraz vylepšený třeba v případě nějakého filmu. Pak vznikají takové paradoxy, že zobrazení na obrazovce s nižším rozlišením a hrubým rastrem se může jevit kvalitněji, než stejná fotografie zvětšená a vyhlazená na obrazovku s vyšším rozlišením.
Vylepšování snímků pomocí A.I. má velký potenciál do budoucna, je to však metoda velmi náročná a v současné době proto nelze očekávat, že bude na internetu snadno dostupná zdarma a pro všechny. Na této vlně se samozřejmě snaží svézt i ti, kdo touto metodou nedisponují (nebo jen ve velmi omezené podobě) a snaží se za ni vydávat běžné algoritmické vylepšování obrazu.Ozývají se zde názory, že když detaily schází nejdou vykouzlit zpět. Jdou.Umělá neuronová síť se prostě naučí jak má vypadat lidské oko, struktura pokožky, řasy a vlasy, na základě studia velkého množství podobných snímků, ale ve vysokém rozlišení. Stejným způsobem se může naučit jak vypadá tráva, listí, struktura omítky nebo povrch asfaltové vozovky. Samozřejmě může se splést. Může například umístit pihu tam kde nikdy nebyla. Nebo naopak tam, kde po ní ve snímku s nízkým rozlišením nezbylo vůbec nic, ani A.I. nemůže zjistit že tam původně byla. Takže samozřejmě výsledný obraz se bude od originálu v detailech lišit. Ale celkový dojem bude výborný, mnohem lepší než původní snímek s nízkým rozlišením. Z toho všeho ovšem také vyplývá, že pokud je na původním snímku obličej v tak mizerné kvalitě, že pomalu nejde poznat o koho jde, tak na snímku vygenerovaném A.I. bude nějaká osoba, sice ve vysoké kvalitě, ale kterou vůbec nepoznáme 🙂 I to jde řešit, musela by se ovšem ta osoba spojit s obrázkem téže osoby ve vysoké kvalitě, pak by si s tím A.I. poradila. Ale to už je zase trochu vyšší level ...
Samozřejmě zvětšováním fotek to nekončí. Tato technologie jednou (netroufám si odhadovat za jak dlouho) bude umět z černobílé zrnité fotky vygenerovat barevnou fotorealistickou 3D virtuální realitu. A nebo dokonce jen z jednoduchého náčrtku či pouze slovního popisu.
Když je řeč o Photoshopu, tak právě interpolační algoritmy jsou tam stejné už aspoň 25 let. Žádný Lanczos, Sinc nebo hqx.
To je pravda, PS v tomhle pořádně zachrápal.
Kde nic není ani smrt nebere!
možná jsem až příliš náročný a líný čtenář stahovat extra soubory, ale místo obrazovek ze Zoneru bych ocenil úplně obyčejné srovnání dvou fotek 1:1 toho vrcholu mrakodrapu (nebo více výřezů), aby mi bylo jasné, co tam program dopočítal (příčí se mi použít reklamní slovo AI).
Z principu to fungovat nemůže. Jde o vymyšlená data, která možná odpovídají reálně jiné situaci. Dobré pro odhadnutí chybějící křivky apod. Něco jiného je dopočítávání obrazu z videa, kde z více podobných rozmazaných snímků lze dopočítat detaily, tady je to spíš jen o uvěřitelně vypadající lži.
kdyz chybi obliceje, tak se tam nejake domaluji. takove ty "realne" atraktivnich lidi z fotobank a profilovek FB. ukol splnen. Dalsi stupen bude, ze mi AI na pozadavni vygeneruje, ze jsem byl na dovolene v zemi X, s zenou Y a období Z. Udela cele album fotek, ktere za me rozesle. A jina AI to za pratele bude lajkovat a komentovat. A je to.
Na to, že i člověk si vymýšlí (co nemá, to domyslí), tak částečně to může fungovat. Ale jak píšeš, už jde o vymyšlená data, která neříkají, jak to vypadá v reálu, ale jak by to mohlo vypadat. Běžně by to ani tak nemuselo vadit. Nejde o čistou pravdu, ale o představu.
AI ma jenom suplovat praci grafika, praci s vrstvami, ruzne postupy pro doostreni travy nebo obliceje, vycisteni artefaktu pri ponechani vrasek ... to co by nasinec asi nezaplatil. No a pokud to nekdo uvazuje pro vylepseni fotek v soutezi world photo, tak je marnej. Tohle je urcene pro architekta co ma v novostavbe umistit do mezipatra 2 metry vysokou fotku rodinky z doby, kdy byly deti male ... ne kazda fotka jde na vystavu a ne na kazdou se budeme divat z 30 cm ...
😀Zatímco originál jsem pořídil letos na jaře a panorama zpracoval do rozměrů 3 000 × 1 244 pixelů, >> Let’s Encrypt << jej zvětšil na úctyhodných 19 288 × 8 000 pixelů – 154 megapixelů!
Čekal bych že všechny použité služby ve vnitřním používají tu samou knihovnu. Osobně by mě zajímalo srovnání s tímto - https://topazlabs.com/ai-gigapixel/ - na to být špička v tom co teď lze dosáhnout...
Interpolace se jmenuje “nejblizsi soused” a v clanku je uplne zbytecne, ma smysl ji pouzivat jen ve specialnich pripadech (treba pro pixel art).Jinak radeji bych si na clanek pockal o den nebo dva dele, ale s porovnanim vsech tri metod na stejnych datech...
Nejsem si jist co přesně slovem "interpolace" chcete říct, ale věřím že ho používáte špatně. Třeba dle definice wiki ( https://cs.wikipedia.org/wiki/Interpolace ) je interpolace naprosto každá metoda o které se tu v článku mluví. Jinak ano, souhlasím, dávat sem nejbližšího souseda je dost bizardní. Co se supersamplingu týče, tak bych řekl že má specifikované dost divné jádro - u jakékoli běžné metody zvětšení by ve výsledném obrázku vakt neměly být vidět čtverečky. To co je tu použito jako srovnání rozhodně nejsou state-of-the-art metody na zvětšování obrázků.
V clanku je napsano “nejblizsi body”, ja opravuji autora clanku, ze se to jmenuje “nejblizsi soused”. Nic vic.
Aha, jo, tak to uz smysl dava 🙂.
Potvrďte prosím přezdívku, kterou jsme náhodně vygenerovali, nebo si zvolte jinou. Zajistí, že váš profil bude unikátní.
Tato přezdívka je už obsazená, zvolte prosím jinou.