Всем привет! 🦝 Продолжаю тему нейросетей на канале. И в сегодняшней короткой статье, я бы хотел рассказать о возможности увеличения качества и разрешения изображения с помощью нейросети.
🌊 вВодная часть
Бывает порой так, что есть немного "замыленная" или как ещё говорят "шакального" качества, а для проекта требуется именно она, другой такой не найти. И если такую "шакальную" картинку вставить в презентацию или на сайт - выглядит она не привлекательно. Тогда на помощь может прийти бесплатная утилита для увеличения разрешения картинки. Называется эта утилита - Final2x, 🔗ссылка на официальный GitHub проекта ниже
Программа доступна на все три десктопные ОС: Windows, Linux и macOS. Мы будем рассматривать пример использования на macOS, но последовательность действий в самой программе на всех системах одинаковый. Основной принцип работы программы заключается в использование открытых нейросетевых алгоритмов общего восстановления изображений. Среди них есть:
- RealCUGAN - это модель искусственного интеллекта со сверхвысоким разрешением, специально разработанная для аниме-изображений и обученная на обширном наборе данных;
- RealESRGAN (или или Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) - модель искусственного интеллекта, разработанная для улучшения изображений, основанная на методе ESRGAN и обученная на синтетических данных для улучшения деталей изображений и уменьшения шума.
- Waifu2x - Алгоритм увеличения разрешения и уменьшение шума изображений в стиле анимэ, с использованием глубоких сверточных нейронных сетей.
📥 Загрузка и установка программы
Переходим по ссылке ниже и загружаем установщик для своей ОС.
После установки программы, запускаем её и нас встретит весьма красивый и интуитивно понятный интерфейс.
🖼 Пример использования
Для примера возьмём ту самую картинку с шакалом и постараемся её "дешакализировать" 😀 Ниже я прикрепил исходное изображение.
Теперь давайте попробуем эту программу в деле и сравним полученные результаты. Перетаскиваем файл картинки в помеченную область программы и нажимаем кнопку STAR.
📌Важное замечание. Все нейросетевые модели для улучшения качества и разрешения изображений используют мощности графического процессора. Поэтому скорость работы напрямую зависит от мощности вашего графического процессора.
После процесса обработки изображения, рядом в той же директории где был файл создастся директория outputs. В этой папке и будет находиться файл обработанного изображения.
Вот результат обработки
Я использовал модель RealESRGAN. В настройках программы доступны также и другие модели о которых я писал выше. С ними результат может быть немного другим.
Детально останавливаться на каждой модели я не вижу смысла, если вам захочется можете поэкспериментировать. Добавлю лишь что, не стоит ожидать от этой программы чудес. Она не дорисует потерянную информацию и не восстановит замыленный текст. Для этих целей есть другие нейросети, может у меня дойдут до них лапки 🦝
Final2x использует модели для работы с увеличением разрешения и устранением шума на изображениях.
📌Она вряд ли подойдет для работы с фотографиями, хотя попробовать можно.