Nhóm kỹ sư Brain Team thuộc phòng nghiên cứu của Google vừa demo hai phương pháp super-resolution trong AI có thể phóng to ảnh tối đa lên 8 lần mà vẫn cực kỳ nét.
SR3 (Super-Resolution via Repeated Refinements)
Phương pháp super-resolution này sẽ train con AI bằng cách thêm noise dần dần vào một tấm ảnh có độ phân giải cao cho đến khi bức hình chỉ toàn là noise. Sau đó con AI sẽ học cách làm ngược lại. Từ một tấm ảnh có nhiều noise (ví dụ như ảnh độ phân giải thấp, low-res), nó sẽ khử noise dần dần cho đến khi đạt được tấm ảnh sau cùng ở độ phân giải cao dựa theo guideline của tấm ảnh low-res mà người ta input cho nó.
Sau khi train xong, SR3 có thể nhận input là ảnh low-res và cho ra output là một tấm ảnh có độ phân giải cao hơn mà vẫn vô cùng sắc nét. Chủ yếu là ảnh chân dung.
Chưa hết, khi cho AI chạy kết hợp theo kiểu xếp chồng, SR3 có thể giúp tăng kích thước ảnh lên từ 4 đến 8 lần. Từ ảnh 64×64 pixel cho ra ảnh 256×256 rồi từ 256×256 đó cho ra tiếp ảnh 1024×1024 pixel. Như vậy từ bức ảnh 64×64 nhỏ xíu AI có thể phóng bự ra tới 1024×1024 pixel. Dư sức dùng cho hầu hết các nhu cầu, bao gồm cả việc phục chế ảnh cũ.
CDM (Class-Conditional ImageNet Generation)
Cái này phức tạp và cao cấp hơn SR3. Nó cũng dùng kỹ thuật xếp chồng, đồng thời kết hợp SR3 với nhiều phương pháp khác để phóng to ảnh lên độ phân giải cao nhất có thể. Bạn có thể đọc chi tiết hơn về CDM lẫn SR3 trên blog của Google AI.
Vài hình demo của SR3 và CDM:
