Сіз басты кейіпкер кескінді үлкейтуді және нәтижені жақсартуды сұрайтын фантастикалық фильмдерді немесе телешоуларды көрген боларсыз - бетті, нөмірді немесе кез келген басқа негізгі мәліметтерді көрсету. Google соңғы жасанды интеллект (AI) жүйелері деп аталатынға негізделген диффузиялық модельдер, бұл трюкті орындай алады.
Бұл меңгеру қиын процесс, себебі ол басқа ұқсас суреттерге негізделген өте ақылды болжамдарды қолдана отырып, камера бастапқыда түсірмеген кескінге мәліметтерді қосады.
Google-де бұл әдіс табиғи кескін синтезі деп аталады, ал осы сценарийде ультра жоғары кескін ажыратымдылығы. Кішкентай, пиксельді фотосуреттен басталып, анық, анық және табиғи нәрсемен аяқталады. Бұл дәл түпнұсқа болмауы мүмкін, бірақ ол адам көзіне шынайы көрінетіндей жақын.
Google бұл жұмысқа екі жаңа AI құралын ұсынды. Біріншісі SR3 немесе қайталанатын нақтылау арқылы супер ажыратымдылық деп аталады және ол кескінге шуды қосып, содан кейін оны жою арқылы жұмыс істейді. Кескіндердің үлкен дерекқорына және кейбір машиналық оқыту сиқырына негізделген ықтималдық есептеулер сериясы арқылы SR3 ажыратымдылығы төмен пиксельдік кескіннің өте жоғары ажыратымдылықтағы нұсқасы қандай болатынын елестете алады.
Екінші құрал - CDM немесе каскадты диффузиялық модельдер. Google оларды «құбыр желілері» ретінде сипаттайды, олардың бойында диффузиялық модельдер, соның ішінде SR3 кескінді жоғары сапалы масштабтауға бағыттауға болады. Ол жақсарту үлгілерін алып, оларды үлкенірек кескіндерге айналдырады.
Әртүрлі ажыратымдылықтағы жақсарту үлгілерін пайдалану арқылы CDM әдісі Google-дың айтуынша, суретті үлкейтудің баламалы әдістерінен асып түседі. Жаңа AI қозғалтқышы визуалды нысанды танудағы зерттеулер үшін әдетте қолданылатын оқу кескіндерінің алып дерекқоры ImageNet-те сынақтан өтті.
SR3 және CDM соңғы нәтижелері әсерлі. 50 ерікті адам қатысқан стандартты сынақта SR3 арқылы жасалған адам беттерінің суреттері шамамен 50% шынайы фотосуреттермен қателесті - және идеалды алгоритм 50% жетуі керек екенін ескерсек, бұл әсерлі. Бұл жақсартылған кескіндер түпнұсқаларға дәл сәйкес келмейтінін қайталаған жөн, олар ықтималдық математикасына негізделген мұқият есептелген модельдеу.
Google өзінің жаңа AI қозғалтқыштары мен соған байланысты технологияларынан әлдеқайда көп нәрсені уәде етеді - беттер мен басқа табиғи объектілердің кескіндерін кеңейту тұрғысынан ғана емес, сонымен қатар ықтималдық модельдеудің басқа салаларында.
Сондай-ақ оқыңыз: