AI này biến ngay cả bức ảnh mờ nhất thành khuôn mặt do máy tính tạo ra ở chế độ HD.
Hệ thống sẽ tự động tăng bất kỳ độ phân giải nào của hình ảnh lên tới 64 lần, các tính năng 'tưởng tượng' như lỗ chân lông và lông mi không có ở hình ảnh ban đầu.
Bởi: phòng thí nghiệm Rudin
- Các nhà nghiên cứu của Đại học Duke đã phát triển một công cụ AI có thể biến những hình ảnh mờ, không thể nhận ra của khuôn mặt người thành những bức chân dung có sức thuyết phục mạnh mẽ, chi tiết hơn bao giờ hết.
- Các phương pháp trước đây có thể chia tỷ lệ hình ảnh của khuôn mặt lên gấp tám lần độ phân giải ban đầu của nó. Nhưng nhóm Duke đã tìm ra cách lấy một số pixel và tạo ra những khuôn mặt trông giống thật với độ phân giải lên tới 64 lần, 'tưởng tượng' các đường nét như đường kẻ mảnh, lông mi và râu rậm không có trong hình ảnh đầu tiên.
- Nhà khoa học máy tính Duke, Cynthia Rudin, người đứng đầu nhóm nghiên cứu cho biết, không bao giờ có hình ảnh siêu phân giải được tạo ra ở độ phân giải này.
- Các nhà nghiên cứu cho biết hệ thống này không thể được sử dụng để nhận dạng con người: Nó sẽ không biến một bức ảnh thiếu tập trung, không thể nhận ra từ camera an ninh thành hình ảnh rõ nét của người thật. Thay vào đó, nó có khả năng tạo ra những khuôn mặt mới không tồn tại, nhưng trông có vẻ thật.
- Mặc dù các nhà nghiên cứu tập trung vào khuôn mặt như một bằng chứng về khái niệm, nhưng về mặt lý thuyết, kỹ thuật tương tự có thể chụp ảnh độ phân giải thấp của hầu hết mọi thứ và tạo ra những bức ảnh sắc nét, chân thực, với các ứng dụng từ y học và kính hiển vi đến thiên văn học và hình ảnh vệ tinh. - tác giả Sachit Menon '20, người vừa tốt nghiệp Duke với chuyên ngành toán học và khoa học máy tính.
- Các nhà nghiên cứu sẽ trình bày phương pháp của họ, được gọi là PULSE , tại Hội nghị về Tầm nhìn Máy tính và Nhận dạng Mẫu (CVPR) năm 2020, được tổ chức hầu như từ ngày 14 tháng 6 đến ngày 19 tháng 6.
Các đặc điểm trên khuôn mặt như mắt và môi hầu như không thể phân biệt được trong bức ảnh mờ bên trái. Phóng to hơn 60 lần (phải) đó là một câu chuyện khác - nhờ trí thông minh nhân tạo. Bởi: phòng thí nghiệm Rudin
- Các cách tiếp cận truyền thống lấy hình ảnh có độ phân giải thấp và 'đoán' những pixel nào cần thiết bằng cách cố gắng làm cho chúng khớp với nhau, trung bình, với các pixel tương ứng trong hình ảnh có độ phân giải cao mà máy tính đã thấy trước đó. Kết quả của việc tính trung bình, các vùng có kết cấu trên tóc và da có thể không thẳng hàng hoàn hảo từ một pixel đến cuối cùng trông mờ và không rõ ràng.
- Đội Duke đã đưa ra một cách tiếp cận khác. Thay vì chụp ảnh độ phân giải thấp và từ từ thêm chi tiết mới, hệ thống sẽ quét các ví dụ do AI tạo ra của các khuôn mặt có độ phân giải cao, tìm kiếm các hình ảnh trông giống nhất có thể như hình ảnh đầu vào khi được thu nhỏ về cùng kích thước.
- Nhóm nghiên cứu đã sử dụng một công cụ trong học máy gọi là mạng đối nghịch thế hệ, tên lửa hoặc GAN, là hai mạng thần kinh được đào tạo trên cùng một tập dữ liệu ảnh. Một mạng xuất hiện với khuôn mặt người do AI tạo ra bắt chước khuôn mặt mà nó được đào tạo, trong khi mạng kia lấy đầu ra này và quyết định xem nó có đủ thuyết phục để bị nhầm với thực tế hay không. Mạng đầu tiên ngày càng tốt hơn với kinh nghiệm, cho đến khi mạng thứ hai không thể phân biệt được.
- PULSE có thể tạo ra hình ảnh trông như thật từ đầu vào lộn xộn, chất lượng kém mà các phương pháp khác không thể, Rudin nói. Từ một hình ảnh mờ duy nhất của khuôn mặt, nó có thể tạo ra bất kỳ số lượng khả năng giống như thật một cách phi thường, mỗi cái trông tinh tế như một người khác.
- Ngay cả khi đưa ra những bức ảnh pixel mà mắt và miệng hầu như không thể nhận ra, thuật toán của chúng tôi vẫn có thể làm được điều gì đó với nó, đó là điều mà các phương pháp truyền thống không thể làm được, đó là tác giả Alex Damian '20, một chuyên gia toán học của Duke.
- Hệ thống có thể chuyển đổi hình ảnh 16 × 16 pixel của khuôn mặt thành 1024 x 1024 pixel trong vài giây, thêm hơn một triệu pixel, giống với độ phân giải HD. Các chi tiết như lỗ chân lông, nếp nhăn và lọn tóc không thể nhận ra trong các bức ảnh độ phân giải thấp trở nên rõ nét và rõ ràng trong các phiên bản do máy tính tạo ra.
- Các nhà nghiên cứu đã yêu cầu 40 người đánh giá 1.440 hình ảnh được tạo ra thông qua PULSE và năm phương pháp chia tỷ lệ khác theo thang điểm từ một đến năm, và PULSE đã làm tốt nhất, đạt điểm cao gần như những bức ảnh chất lượng cao của người thực.
Gặp gỡ các tác giả: Sachit Menon, Alex Damian, McCourt Hu, Nikhil Ravi và Cynthia Rudin. Từ một hình ảnh mờ duy nhất, PULSE có thể tạo ra các bức chân dung giống như thật, có thể khác biệt tinh tế với người thật nhưng sắc nét hơn nhiều so với các phương pháp trước đây. Bởi: phòng thí nghiệm Rudin
Xem kết quả và tải lên hình ảnh cho mình ở đây .