AI修復とは何ですか

ディープラーニングの爆発的な普及により、画像認識が容易になり、同様に、画像修復においても大きな進歩が見られました。 AI による画像の復元により、大量のデータを学習した後、AI が画像の記憶と想像力を生成し、欠落した画像、ぼやけた画像、またはノイズの多い画像を「元の外観」に復元できるようであることがわかります。

# 次に、さまざまな画像修復技術の進歩を見てみましょう。 (推奨学習:

PHP ビデオ チュートリアル )

サンプルをクリーンアップする必要がなく、超ノイズ除去が可能

最近、NVIDIA、アアルト大学、マサチューセッツ工科大学大学は共同で、画像からノイズやアーティファクトを効果的に除去でき、クリーンな画像サンプルを必要としない画像修復のための新しい技術を提案しました。この研究は 2018 年の ICML カンファレンスで発表されました。

ビデオでは、さまざまな画像ノイズ (ガウス ノイズ、ポアソン ノイズ、ベルヌーイ ノイズ、インパルス ノイズなどを含む) を示しています。ニューラル ネットワークは、ノイズ画像のペアを学習することで良好な結果を達成します。

現時点ではこの作品において非常に優れた人物であると考えられており、細部の処理も非常にうまく行われており、この技術を Noise2Noise と呼んでいます。チームは ImageNet データベースから 50,000 枚の画像を取得し、それらに「ノイズ」を加えました。次に、これらの「汚い」画像をトレーニング用のモデルに入力して、モデルが「ノイズを減らす」方法を学習できるようにします。

注意していただきたいのは、この機種に引き継がれた写真はすべてさまざまなノイズが加えられた写真であり、元の写真がどのようなものであるかはわかりません。研究者らは、「ニューラルネットワークがきれいな画像がなくても画像を復元することを学習することは可能だ」と述べ、ノイズの多い画像のペアを使用して研究を完了した。

研究者らは、この技術を天体写真、磁気共鳴画像法 (MRI)、脳スキャンなどのノイズを多く含む画像に適用したいと考えています。

IXI データセットからの約 5,000 枚の画像を使用して、Noise2Noise の MRI 画像ノイズ除去機能をトレーニングします。人工ノイズを使用しない場合、結果は元の画像よりもわずかにぼやける可能性がありますが、鮮明度は十分に復元されます。

AI脳補完、欠落画像修復

欠落画像を修復するアルゴリズムは多数ありますが、まずは画像全体の欠落を修復するアルゴリズムを見てみましょう。南カリフォルニア大学。

見た目は完璧ではありませんが、PS初心者の私にはこのレベルまでしか操作できません。

CNN ネットワーク構造

ネットワークは実際には 2 つのニューラル ネットワークで構成されており、1 つはコンテンツ生成ネットワーク、もう 1 つはテクスチャ生成ネットワークです。コンテンツ生成ネットワークは画像を生成し、欠落している部分のコンテンツを推測します。テクスチャ生成ネットワークはコンテンツ ネットワークで生成されたテクスチャを強化するために使用されます. 具体的には, 生成された完成画像と元の欠落していない画像がテクスチャ生成ネットワークに入力され, feature_map の特定のレイヤーで損失が計算されます,損失 NN として記録されます。

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