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马赛克秒变没!杜克大学推AI图像天生器,糊图像5秒变清晰

2020-06-25/ 迁西炒股配资 网/ 查看: 214/ 评论: 10

摘要智工具6月24日消息,近日,杜克大学的研究团队研发了一个AI图像天生模子PULSE。PULSE可以在5秒钟内将低辨别率的
 

配资软件智工具6月24日消息,近日,杜克大学的研究团队研发了一个AI图像天生模子PULSE。PULSE可以在5秒钟内将低辨别率的人像转换成清晰、传神的人像。

要指出的是,PULSE所做的事情并不是把输入的低辨别率人像酿成一张高辨别率的人像,而是“一对多”地输出许多张面部细节各不相同的高辨别率人像。好比,用户输入一张16*16辨别率的图像,PULSE可输出一组1024*1024辨别率的图像。

这项研究于本月在计算机视觉与模式辨认顶会CVPR 2020上发表,论文标题为《PULSE:通过对天生模子的潜在空间探索实现自监视照片上采样(PULSE:Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models)》。

配资软件一、PULSE:能为天文学/医学提供参考

配资软件在好莱坞间谍影戏中,肩负拯救世界重任的特工经常接纳高科技手段、把一张模糊的凶犯照片还原成清晰的人脸照片。现实中,许多研究职员致力于用AI技能使影戏中的炫酷场景成真。但是,现有AI模子的性能普遍较差,天生的人脸图像每每与照片主人公的真实长相并不相似。

杜克大学计算机科学专业教授Cynthia Rudin指出,这是由于低像素图像中的炒股配资 较少,AI模子无法准确地“补足”缺失炒股配资 、进而还原出清晰人脸图像。因此,用AI技能对模糊人像举行面部辨认十分困难。

配资软件Rudin团队认为,虽然不能用于模糊人像的面部辨认,但是这类AI模子可以作为一种分类和探索工具,用于天文学、医学等难以得到清晰图像的领域。也就是说,基于模糊图像中缺失炒股配资 的各种可能性,AI模子可以天生许多清晰的图像,天生的多种图像可以为天文学、医学等领域研究职员提供参考。

配资软件基于这种假想,杜克大学研究职员研发了基于天生式反抗网络(GAN)的图像超辨别率模子PULSE。PULSE模子基于NVIDIA的StyleGAN算法举行开发。

二、降尺度丧失要领:用天生图像“倒推”模糊图,相似才能输出

配资软件为了包管输出图像与输入图像的“对应性”,研究职员在PULSE模子中应用了一种“降尺度丧失(downscaling loss)”要领。

配资软件当PULSE模子的天生网络提议以一张清晰图像作为输出时,鉴别网络会把这张清晰图像的辨别率降低到与输入图像相等的水平。然后,鉴别网络会对比降尺度丧失图像与输入图像之间的相似性。

只有在降尺度丧失图像与输入图像相似性较高时,鉴别网络才会判定天生网络提议的清晰股票网 可以作为输出。

▲基于同一张模糊的图像,PULSE可以天生面部细节差别的清晰图像

三、40位评估者参与打分,PULSE模子MOS得分最高

配资软件研究职员用高辨别人脸数据集CelebA HQ评估PULSE的性能。为了举行对比,研究职员利用CelebA HQ数据集训练了监视模子BICBIC、FSRNET和FSRGAN。

全部模子均以16*16辨别率的图像作为输入,BICBIC、FSRNET和FSRGAN模子以128*128辨别率图像作为输出,PULSE模子以128*128辨别率图像和1024*1024辨别率图像作为输出。

评估结果显示,图像质量方面,PULSE模子在天生眼睛、嘴唇等图像细节方面的能力优于其他模子。

▲PULSE天生图像的嘴唇、眼睛越发清晰

配资软件接下来,研究职员用平均意见分数(MOS)测试来定量评估模子的辨别率。研究职员应用6个模子天生128*128辨别率的图像,约请40位评估者对6个模子的输出结果举行打分。

用于对比的模子分别是:HR、Nearest、Bicubic、FSRNet、FSRGAN。

结果显示,PULSE的MOS分数最高,为3.60,即评估者认为PULSE模子天生的图像辨别率最高。

结语:代码已在GitHub开源,用户担心种族偏见

本项研究中,杜克大学研发的PULSE模子可以或许基于一张模糊的人像,天生多张面部细节差别的清晰人像,为使用者提供一个可能的参考范围。目前,研究团队已将模子代码在GitHub开源,勉励其他开发者举行实验。

配资软件研究职员称,在未来,PULSE或可被用于天文学、医学等领域。好比,一位天文学研究职员可以输入一张模糊的黑洞图像,并得到许多可能的天体照片。

同时,也有人对PULSE的种族偏见问题表示担心。有Twitter用户爆料称,其在PULSE模子中输入深肤色种族(好比奥巴马的照片)的人脸照片后,PULSE输出了白人的照片。研究职员称,目前他们正实验通过引入更遍及的数据集解决这一问题。

参考信源:IEEE Spectrum,PULSE


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