「とんでもないAI画像拡大」が流行ってる！張張、それは驚きだ

家族、Tik TokのAI拡大画像に本当に笑い死にしそう——

観た後に「意外」で「すごく怒る」というのがメインテーマです〜

たとえば、愛し合うカップルの写真は、AI で拡大する前は非常に忠実に見えます。

△出典：Tik Tok @Happy Savage

しかし、AI による拡大の「魔法の操作」の後、絵画のスタイルは 180 度反転します。

△出典：Tik Tok @Happy Savage

それを見たネットユーザーは涙を流し、笑いながら「より信心深い」とか「とても感動的」などと冗談交じりに言っていた。

もともと、元の写真を拡大するために使用したい友人が多かったのですが、AI拡大によって得られた結果はとんでもないものでした。

その結果、AIで拡大した傑作を投稿するネットユーザーがどんどん増えてきました。さらに「意外な」傑作をいくつか紹介しましょう。

この傑作写真を拡大して、 「Holding Her Feet」と名付けたいと思います。

△出典：Douyin @心破的跳一跳

AI画像拡大の第二傑作「木を育てるのに十年、人を育てるのに百年かかる」 ：

△出典：インターネット

AI拡大写真傑作、 「Wish You Happiness」と名付けたいと思います。

△出典：インターネット

…

正直、スケールの大きなドキュメンタリー『AI映像拡張伝説』のような感じです。

しかし、「真歓伝」の参加なしに、どうしてこのような有名なシーンが誕生できたのでしょうか。

「真歓伝説」も1万通りの可能性に拡大

AIによる画像拡大が本当にすごいのかどうかを検証するために、実際に一連のテストも実施しました。

素材: 「真歓伝説」 、ソフトウェア: Jianying 。

操作面から見ると、比較的簡単です。Jianying APPを開いて、写真をアップロードし、「特殊効果」、「写真再生」をクリックして、 「スマート写真拡張」を選択するだけです。

続いてはAI拡大の名シーンを引き続きお楽しみください…

「皇后西遊記」：AI が Zhen Huan の背景を西洋の宮殿に直接拡張しました 😂。

似たようなのもこれがあるんですが…

太ったオレンジ（皇帝）を入れると、AI が画像を拡大して妊娠写真を表示してくれます...

妾たちの集合写真は、AI画像拡大の助けを借りて、数秒でジーンズとスニーカーを履き、中国と西洋のスタイルが融合した街を歩くことができる。

さらに高度な遊び方もあり、AI によって破損した画像を A​​I に送り続けて画像を拡大していきます。

例えば、先ほど入手したパンジュの妊娠中の写真は、AI による拡大処理の結果、さらに「驚くべき」ものになっています。

そう、AIは足とスーツケースを追加することで、写真が伝えるストーリーを「妊娠中の家出」へと拡張したのです...

側室たちの物語も大胆な革新を遂げ、古代の宮廷劇から現代へと変貌を遂げました。

AI による画像拡大は、まさに『真歓伝』に万の可能性を与えていると言わざるを得ません。

…

この時点で、AI 画像拡張は非常に「弱い」のに、なぜ人々はまだそれを使用するのかという疑問を持つ友人もいるかもしれません。

諺にあるように、AI であっても間違いを犯す可能性があり、ここで示したのは AI の失敗や非論理性の一例にすぎません。

実際、この機能のリリース後も、ほとんどの画像拡大効果は依然として非常に強力です。

例えば、新婚夫婦の結婚式の一部の写真は、シーンの範囲を広げることができ、非常に合理的で温かみがあります。

街中で撮影した写真の背景を拡大したい場合は、拡大することができます。

それで次の質問です:

これはどうやって行うのですか?

AI画像拡大といえば、Midjourney、Photoshop、DALL-E 2、Stable Diffusionなどがこれまでにも同様の機能をリリースしており、その原理も多少似ています。

DALL-E、Stable Diffusion、Photoshop の Generative Fill などはすべて、 Outpaintingと呼ばれる技術を使用しています。

アウトペインティングとは、インペインティング（画像の内部を埋める）とは対照的に、既存の画像の内容、スタイル、コンテキストに基づいて、元の画像と調和した新しいコンテンツを合成し、画像の視覚的な範囲を拡大することができる画像処理技術です。

アウトペインティングは通常、コンテンツ拡散、GAN、意味理解に基づくものを含むディープラーニング モデルに依存します。

さらに、AI 画像拡張はピクセル数を増やすプロセスであるだけでなく、より重要なのは、画像の解像度を上げるプロセスです。

例えば、CNN は AI による画像拡大でよく使われるニューラル ネットワークです。CNN は、低解像度と高解像度の画像のペアを大量に学習することで画像の特徴を理解し、低解像度の画像から高解像度の画像を再構築する方法を学習します。

超解像技術により、モデルは低解像度の画像で欠落しているピクセルを補い、より高解像度の画像を生成できるようになります。

画像拡張の過程では、画像の詳細を確保するために、ディテールの強調、ノイズの抑制などにも注意を払う必要があります。

AI画像拡張技術は大きく進歩しましたが、リアルタイム処理能力はまだ向上する必要があります。一般的に、高品質の画像拡張にはより多くの計算時間が必要です。

既存の多くの AI 画像拡大ツールの生成速度は大幅に向上しましたが、完成品の品質が論理的であるかどうかは依然として比較的ランダムです。

AIによる画像拡大は時にとんでもない結果をもたらすこともありますが、この「抽象的なスタイル」もネットユーザーに多くの楽しみをもたらします🤣。

一部のネットユーザーは、最近のDouyinで最もエキサイティングなのはAI拡大画像コメントエリアだと述べた。

大型ドキュメンタリー「AI映像拡張伝説」は今も更新中なので…

それで、今日、AI、地図を拡張しましたか?