發(fā)布時(shí)間:2024-07-20 12:50:09 瀏覽量:245次
如果原始圖像數(shù)據(jù)不完整,那么獲得的圖像肯定不清晰,想要修復(fù)并不容易,現(xiàn)在 AI 學(xué)會(huì)了從破損圖像中識(shí)別圖源數(shù)據(jù),復(fù)原成清晰的照片。
來自研究人員的最新發(fā)現(xiàn)顯示,AI 可以修復(fù)像素照片的方法,即便 AI 從未見過目標(biāo)照片的清晰版。他們使用深度學(xué)習(xí)讓 AI 將圖像、文本或視頻拼湊在一起,從各種嘈雜零碎的信息中恢復(fù)圖像。這一突破意味著 AI 不再需要依賴看過完整的照片來還原損壞照片的完整特征,只需通過“損壞數(shù)據(jù)”的分析或者兩張以上的損壞照片足以重建清晰的照片。
令人驚訝的是,AI 從“壞照片”或者說“壞數(shù)據(jù)”中獲得的修復(fù)能力有時(shí)候比參考完整圖樣還要強(qiáng)。通過利用損壞照片訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù),AI 的修復(fù)效果令人驚嘆。不僅如此,這種方法還可以顯著減少圖像渲染所需的時(shí)間——識(shí)別速度更是驚人,毫秒級(jí)的高速識(shí)別。
這種基于深度學(xué)習(xí)的方法未來將在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用,為MRI掃描等的成像清晰度進(jìn)一步增強(qiáng)提供支持。
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