에이는 오래된 사진' 웃음' 을 시켰다! 도대체 왜 이렇게 신기해?

흑백 사진은 과거의 기억을 깨울 수 없습니까? 컬러 애니메이션으로 바꿀 수 있다면요? 최근 독립예술가인 후는 인공지능 기술 (AI) 의 도움으로 수억 명을 감동시킨 영화' 안녕 엄마' 주인공의 오래된 사진을 색채가 알록달록한 역동적인 영상으로 복원해 시공간을 가로질러 생동감 있고 아름다운 모습을 보았다. 네티즌들은 이를' 신기' 라고 부른다.

인공지능의 흑백 사진 복원은 지난 일에 대한 사람들의 추억을 감동시켰고, 그 조작 절차는 복잡하지 않았다. AI 복원 오래된 사진' 영상에서 후 () 는 AI 색상 복원, AI 선명도 향상, 얼굴 세밀화, 손으로 그린 몇 단계를 거쳐 인공지능의 도움으로' 부활' 했다.

그렇다면, 이 신기한 기술은 어떻게 실현되었을까요?

AI 사진 복구 단계 및 그 뒤에 있는 알고리즘

일반적으로 사진 복구에는 결함 찾기, 결함 복구, 색칠 등 세 가지 주요 단계가 있습니다. 후복원의 사진이 눈에 띄게 파손되지 않았기 때문에 그가 전시한 단계는 주로 색칠 절차였다. 결함 발견 및 수정은 "훈련" 알고리즘 프로세스입니다. 많은 수의 그림에서 결함 표시 및 수정이 필요합니다. 이를 통해 후속 자동 복구를 위한 정교한 알고리즘 모델을 구축할 수 있습니다.

여러분의 학습을 용이하게 하기 위해, 후 주석은 자신의 오픈 소스 프로젝트인 Paddlegan 과 DFDNet 을 발표했다. 뒷면의 GAN 과 DFDNet 은 인공지능으로 사진을 복구하는 데 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다.

GAN, 즉 대립 네트워크를 생성하는 모델은 두 개의 모듈인 생성 모델과 판별 모델의 상호 작용을 통해 그림을 생성하는 결과를 달성합니다. 모델 생성은 일련의 강아지 사진을 지정한 후 지정된 그림에 속하지 않는 강아지 사진을 생성하는 것과 같은 그림 생성을 담당합니다. 모델을 판별하면 생성된 모델을 실제 그림과 구분할 수 있습니다. 그것의' 상호 작용' 과정은 생성된 사진' 탐색' 이 세 눈을 낸 강아지의 생성과 비슷하며, 판정 모델이' 반격' 된 후 강아지가 세 눈이 아니라는 것을 배웠다. 둘 사이의 상호 작용으로 인해 결과 모델은 결국 "거짓" 그림을 생성하여 식별 모델을 실제 이미지와 구분할 수 없게 됩니다.

DFDNet, 즉 심도 있는 얼굴 사전 네트워크는 서로 다른 사람의 얼굴을 기반으로 하는 네 가지 구성 요소인 두 눈, 코, 입과 거의 비슷한 사실입니다. 알고리즘은 다양한 HD 얼굴 이미지를 비교하여 얼굴 구성 요소의 "사전" 을 만들 수 있습니다. 사전에서 첫 글자부터 범위를 좁히는 것처럼 사용할 때 "일치" 할 수 있습니다. 이 과정을 사용하여 얼굴 복구를 안내 할 수 있습니다.

인공 지능 수리 사진 알고리즘의 다른 응용

인공지능이 오래된 사진을 고치는 기술은 흑백, 고페이스트, 파손된 사진뿐만 아니라 흑백영화도 고칠 수 있다. 그것의 장점은 단지' 과거를 회상하는 것' 이 아니다. 역사적 세부 사항을 복원하는 동시에, 사진 복원뿐만 아니라 문화를 물려받았다.

5G 시대가 도래함에 따라 AI 필름 복원 기술은 실시간 비디오의 실시간 복원 및 최적화에도 사용될 수 있으며, 화면 불분명, 디더링, 노이즈 등의 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 다양한 기술의 조합으로 보안, 교통, 의료 영상, 비디오 촬영, 생방송 등의 업계에서 AI 를 광범위하게 사용할 수 있습니다.

전문가: 유 한, 중국 미디어 대학 부교수.