Исследователи лаборатории MIT CSAIL обучили искусственный интеллект восстанавливать детали на смазанных фото и кадрах видео и генерировать чистые изображения, пишет TechSpot.
В основе алгоритма, который получил название «модель визуальной депроекции», лежит свёрточная нейронная сеть. Её тренировали на тысячи пар картинок: одна из них была чёткая, а вторая — расплывчатая. Сравнивая их, модель училась и определять, почему низкокачественные изображения могли получиться размытыми и каким могло быть исходное.
Эти знания она использовала для анализа незнакомых видео и синтезировала новые изображения, которые объединяли детали более чётких и нечетких его частей. К примеру, на видео с быстро проезжающей мимо машиной человек может уловить только то, что машина была красного цвета. AI-модель способна по этому видео «додумать», каким был её дизайн и марка.
По мнению исследователей, технология сможет особенно успешно применяться в медицине, например для воссоздания трёхмерных снимков компьютерной томографии с гораздо большим количеством информации по обычным рентгеновским снимкам в 2D. Это поможет медучреждениям значительно снизить расходы на дорогостоящее оборудование для КТ и МРТ, считают учёные.
Работа в ИТ в Беларуси.
1. Заполните анонимную форму — 5 минут.
2. Укажите зарплатные (и другие) ожидания.
3. Выберите желаемую индустрию или область деятельности.
4. Получайте релевантные предложения.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.