Google Intelligenza Artificiale

Mai più immagini sgranate grazie alla AI di Google

I nuovi motori ad intelligenza artificiale di Google possono ingrandire e migliorare le immagini, proprio come succede nei film
Mai più immagini sgranate grazie alla AI di Google FASTWEB S.p.A.


Avete presente quei film in cui c'è un'immagine sul computer e il detective che è in piedi accanto al ragazzo sulla sedia dice "puoi ingrandire e migliorare quella targa?" Quella tecnologia ora è reale, grazie ai più recenti motori di intelligenza artificiale di Google.

Il processo per farlo è estremamente complesso e difficile da padroneggiare, poiché si basa su modelli di diffusione (e su alcuni calcoli matematici seriamente avanzati) e lavora per aggiungere dettagli a un'immagine che originariamente non erano presenti. Questo viene fatto per ipotesi utilizzando immagini simili ed è una tecnica che Google ha soprannominato “sintesi naturale delle immagini” o, in questo caso, “super risoluzione delle immagini”.

Ovviamente, si parte con un'immagine piccola e pixelata e si arriva ad ottenere un'immagine a risoluzione molto più alta che non solo sembra più nitida ma anche più reale all'occhio umano, anche se non corrisponde esattamente al 100% all'originale.

Per portare a termine il lavoro, Google ha utilizzato due nuovi strumenti di intelligenza artificiale: Super-Resolution tramite Repeated Refinement (SR3) e Cascaded Diffusion Models (CDM).

Il primo, SR3, aggiunge rumore a un'immagine (sembra simile all'elettricità statica o alla “neve” che si vede sullo schermo di una TV quando il segnale è debole), quindi inverte il processo. Utilizza un ampio database di immagini e una serie di calcoli di probabilità per mappare l'aspetto di una versione a bassa risoluzione dell'immagine. 

"I modelli di diffusione funzionano corrompendo i dati di addestramento mediante l’aggiunta progressiva di rumore gaussiano, cancellando lentamente i dettagli nei dati fino a quando non diventano rumore puro e quindi addestrando una rete neurale ad invertire questo processo di corruzione", ha spiegato Saharia.

Il secondo strumento, CDM, utilizza "condutture" attraverso le quali i vari modelli di diffusione (incluso SR3) possono essere indirizzati per produrre gli aggiornamenti ad alta risoluzione. Questo strumento rende immagini più grandi dei modelli di miglioramento utilizzando simulazioni accuratamente calcolate basate su probabilità avanzate, su cui Google ha pubblicato un documento di ricerca.

Il risultato finale? Quando in un test la ricerca ha presentato le immagini finali alle persone, questi hanno scambiato i volti generati per volti reali circa la metà delle volte. Anche se un tasso del 50% potrebbe non sembrare efficace, è in linea con quello che potremmo aspettarci da un algoritmo perfetto.

Google afferma che questo metodo produce risultati migliori rispetto ad altre opzioni di miglioramento delle immagini, comprese le reti generative avversarie che utilizzano reti neurali concorrenti per perfezionare un'immagine.

Google afferma che intende fare di più con questi motori ad intelligenza artificiale e le relative tecnologie, oltre l'ambito dell'upscaling delle immagini, come altre aree della modellazione delle probabilità. E mentre questa tecnologia "ingrandisci e migliora" renderà più facile fare cose come recuperare vecchie foto, ha sicuramente un altro potenziale innegabile, come, appunto, ingrandire e migliorare una foto o una targa o qualsiasi altra cosa.
 

Fonte: reviewgeek.com
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