モザイクがワンクリックでHDになる?魔法のAI「ロスレス拡大」ツール

モザイクがワンクリックでHDになる?魔法のAI「ロスレス拡大」ツール

写真を鮮明に見るにはどうすればいいですか?サムネイルを何度も拡大すると、モザイクしか見えなくなる場合があります。ご存知のとおり、情報不足のため、小さな写真を高解像度の写真に復元するのは困難です。そのため、素晴らしい写真を見つけたが、その写真は高解像度ではないという友人が多くいます。もっと良い方法はあるでしょうか? AIの出現は奇跡をもたらしました!最近、友人からAI技術を使って写真を「ロスレス拡大」する以下のツールを紹介されました。モザイクだらけの写真でも、クリックひとつで高画質化できるそうです!一緒に見てみましょう。

ビッグjpg: https://bigjpg.com/

AI技術をベースにした画像拡大技術を提供するウェブサイトです。紹介によると、これはPSなどの従来の画像拡大方法とは異なります。PSなどのツールで画像を拡大すると、依然として明らかなぼかし感があります。Bigjpgはニューラルネットワークを使用して、拡大された画像の線、色、点などの特性に基づいて特別なアルゴリズム調整を行います。そのため、拡大効果が優れ、色がよりよく保存され、画像の端にバリやゴーストが発生しません。さらに重要なのは、画質に影響を与えるノイズが、拡大画像では基本的に見えないことです。本当にそうなのでしょうか?

Bigjpg は非常に使いやすく、Web バージョンと WeChat アプレット バージョンを提供しています。 Web バージョンを例にとると、まず写真をアップロードし (サイズ制限は 10M、寸法制限は 3000x3000 ピクセル)、「開始」をクリックして AI を使用して写真を拡大します。

Bigjpg には、漫画や写真などの画像タイプのオプションが用意されています。画像タイプによって、対応するアルゴリズムを使用することで、より良い結果が得られます。デフォルトでは拡大率は4倍までですが、ログインしてアップグレードすると16倍まで拡大できるようになり、ノイズ低減の強度も選べるようになります。

Bigjpg の拡大には AI 技術が使用されているため、結果が表示されるまで数分待つ必要があります。完了したら、「ダウンロード」をクリックして拡大した画像をローカルに保存します。

Bigjpg の AI が画像を拡大するのにどれほど効果的か見てみましょう。まずは実際の写真の比較から見ていきましょう。筆者は解像度3840x2880の画像を960x720に圧縮し、従来の方法とBigjpgでそれぞれ4倍に拡大しました。結果は以下のとおりです。


オリジナル画像


元の画像の1/4に圧縮し、Bigjpg AIを使用して拡大した画像(左)と元の画像


元の画像の 1/4 に圧縮し、従来の方法で拡大した画像 (左) と元の画像

従来の画像拡大方法と比較すると、Bigjpg はより高い鮮明度と色純度を提供しており、その利点は非常に明白であることがわかります。もちろん、元の画像と比較すると、Bigjpg はまだ劣っています。たとえば、よく見ると、一部の線が歪んでいて、鮮明さが低下していることがわかります。しかし、いずれにしても、そのパフォーマンスはサプライズと言えるでしょう。


元の画像の1/4に圧縮し、従来の方法で拡大したもの(左)とBigjpg AIズームの比較

アニメ絵に挑戦してみましょう。ここでは、アニメ映画「君の名は。」のスクリーンショットを、元の解像度が 1920 x 1080 の状態で選択しました。これを 480 x 270 に圧縮した後、従来の方法と Bigjpg を使用してそれぞれ 4 倍に拡大しました。


オリジナル画像


元の画像の1/4に圧縮し、Bigjpg AIを使用して拡大した画像(左)と元の画像


元の画像の 1/4 に圧縮し、従来の方法で拡大した画像 (左) と元の画像

従来の方法と比較すると、Bigjpg の利点は依然として非常に明白であることがわかります。特にノイズ低減をオンにすると、細部が失われるものの、線の鮮明さと画像のカラーブロックの純度が非常に美しくなります。星空などの細部が欠けている点を除けば、ほぼ元の写真と同じです。写真を拡大するのと比べて、Bigjpg を使用してアニメ画像を拡大する方が効果は高くなります。これは、アニメ画像の線と色がより規則的であるという事実に関係している可能性があります。


元の画像の1/4に圧縮し、従来の方法で拡大したもの(左)とBigjpg AIズームの比較

Bigjpg のノイズ低減についてお話しましょう。画像を拡大すると、ピクセル数の増加は情報量の増加を意味し、必然的にノイズが発生します。では、Bigjpg はノイズをどのように処理するのでしょうか?以下の画像から、さまざまな強度での Bigjpg のノイズ低減効果を確認できます。


ノイズ低減の強さ(左から右へ):なし、中、最高

Bigjpg では中程度のノイズ低減をオンにする方が適切であることがわかります。ノイズをより良く除去できるだけでなく、詳細をより良く保存することもできます。ただし、ノイズ低減のレベルを最高にすると、細部が著しく失われ、効果は実際には劣ります。

全体的に、Bigjpg は本当に素晴らしいです。 AI アルゴリズムのサポートにより、Bigjpg は従来の画像スケーリング方法よりもはるかに優れた結果を達成しました。実は、Bigjpg は AI を使用して画像のサイズを変更する唯一のソリューションではありません。機会があれば、他のソリューションもいくつか紹介します。

<<:  AIが世界中の産業に及ぼす影響

>>:  製薬業界を覆すAIは「仕掛け」か「希望」か?

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「スパース配列」

[[385874]]基本的な紹介配列内のほとんどの要素が 0 であるか、同じ値を持つ配列である場合...

機械学習モデルの再トレーニングの究極ガイド

機械学習モデルのトレーニングは通常、一連の入力機能と出力ターゲット間のマッピングを学習することによっ...

...

...

インテリジェンスの時代: 新たな進歩、新たな傾向、新たな取り組み。第 2 回世界インテリジェンス会議が来月開催されます。

4月18日、北京メディアセンターで第2回世界情報会議の記者会見が開催された。記者会見では、中国共産...

...

新しい機械学習の考え方を使用して、自然な異常と人間の誤解を区別する

ディープニューラルネットワークは、数学モデルを使用して画像やその他のデータを処理する多層システムであ...

スマート充電インフラ: 電気自動車の充電における人工知能の貢献

政府の電気自動車推進のビジョンに後押しされ、電気自動車業界はここ数年で大きな勢いを増しています。さら...

人工知能の成長がデータセンターの再設計を促している

現在進行中のデータ センターの再設計の主な側面は、AI の大規模で複雑なワークロードと、グラフィック...

トレーニングは不要、自動的にスケーラブルなビジュアルトランスフォーマーが登場

現在、ビジョントランスフォーマー (ViT) の分野には 2 つの大きな問題点があります。1. Vi...

ビッグデータと人工知能の時代において、監査人は依然としてアイデアを持つ必要があるのでしょうか?

誰もが考えを持っており、監査人もそれぞれ心の中にさまざまな考えを持っています。表面的には、監査スキル...

AIプロジェクトが失敗する6つの理由

人工知能が人間の生活と市場に与える影響は計り知れません。世界経済統計によると、人工知能は2030年ま...

機械学習の仕組み

機械学習は、データセットに基づいて予測モデルを構築し、重要な意思決定に使用できる有用な回答を提供する...

引退した中国人女性のAIによるイラストがWeiboで話題に! 「バカなガチョウの王様」とハッピー・パピーがGPT-4の想像力の限界に挑戦

AIの創造性の限界は何でしょうか?最近、ネットユーザーは、GPT-4 に適切なタイミングで PUA ...

詳細 | 自然言語処理におけるディープラーニング研究の概要: 基本概念から最先端の成果まで

[[181446]] 1. 自然言語処理入門自然言語処理 (NLP) とは、言語を処理または「理解」...