Trofa „přiblížení a vylepšení“ je televizním klišé, ale díky pokroku v oblasti umělé inteligence se pomalu stává skutečností. Výzkumníci ukázali, že strojové učení dokáže zvětšit obrázky s nízkým rozlišením a obnovit ostrost, která tam předtím nebyla. Nyní se tato technologie dostává ke spotřebitelům a mezi prvními takovou funkci nabízí editor obrázků Pixelmator.
Konkurent Photoshopu dnes oznámil něco, co nazývá „ML Super Resolution“ pro verzi svého softwaru Pro za 60 dolarů: funkci, která podle společnosti dokáže zvětšit obrázek až na trojnásobek jeho původního rozlišení bez obrazových vad, jako je pixelizace nebo rozmazání.
Po našich testech bychom řekli, že toto tvrzení potřebuje několik výhrad. Celkově je však výkon funkce super rozlišení Pixelmatoru působivý.
Pixelizace je vyhlazena u celé řady obrázků, od ilustrací přes fotografie až po text. Výsledky jsou lepší než ty, které poskytují tradiční algoritmy pro zvýšení rozlišení, a i když proces není okamžitý (na našem MacBooku Pro z roku 2017 trval přibližně osm sekund na jeden obrázek), je dostatečně rychlý na to, aby byl přínosem pro designéry a editory obrázků všeho druhu. Níže je několik příkladů z Pixelmatoru, vlevo je zvětšený obrázek s nízkým rozlišením a vpravo zpracovaný obrázek ML Super Resolution:
Další obrázky si můžete prohlédnout na blogu Pixelmatoru, včetně srovnání s tradičními technikami upscalingu, jako jsou algoritmy Bilinear, Lanczos a Nearest Neighbor. Přestože ML Super Resolution není kouzelná hůlka, poskytuje trvale působivé výsledky.
Výzkum super rozlišení probíhá již nějakou dobu a technologické společnosti jako Google a Nvidia vytvořily v posledních několika letech vlastní algoritmy. V každém případě je software vycvičen na souboru dat obsahujícím dvojice snímků s nízkým a vysokým rozlišením. Algoritmus porovnává tato data a vytváří pravidla pro to, jak se mění pixely na jednotlivých snímcích. Když se mu pak zobrazí obrázek s nízkým rozlišením, který nikdy předtím neviděl, předpoví, jaké pixely navíc jsou potřeba, a vloží je.
Tvůrci Pixelmatoru sdělili serveru The Verge, že jejich algoritmus byl vytvořen od základu, aby byl dostatečně lehký a mohl běžet na zařízeních uživatelů. Jeho velikost je pouhých 5 MB ve srovnání s výzkumnými algoritmy, které jsou často 50krát větší. Je vycvičen na řadě obrázků, aby předvídal různé potřeby uživatelů, ale tréninkový soubor dat je překvapivě malý – k vytvoření nástroje Pixelmator ML Super Resolution bylo potřeba pouhých 15 000 vzorků.
Společnost není první, kdo tuto technologii nabízí komerčně. Na internetu existuje řada jednorázových nástrojů pro super rozlišení, například BigJPG.com a LetsEnhance.io. V našich testech byla kvalita výstupu z těchto webů různorodější než u Pixelmatoru (i když obecně byla dobrá) a uživatelé zdarma mohou zpracovat pouze malý počet obrázků. Společnost Adobe také vydala funkci super rozlišení, ale výsledky jsou opět méně dramatické.
Obecně se zdá, že Pixelmator nabízí nejlepší komerční nástroj pro super rozlišení, který jsme viděli (pokud víte o lepším, dejte nám vědět v komentářích), a každým dnem se „zvětšení a vylepšení“ stává méně vtipem.
Oprava: Dřívější verze tohoto článku obsahovala srovnání snímků, které byly nedestruktivně zmenšeny a poté zvětšeny pomocí nástroje ML Super Resolution společnosti Pixelmator, což vedlo k nerealisticky lepším výsledkům. Ty byly odstraněny. Této chyby litujeme.