Технология Deep HD: нейросеть Яндекса научилась перерисовывать старые фильмы и «мультики», улучшая качество картинки
Если Вы еще не знаете об этом – компания Яндекс экспериментирует с технологией автоматического улучшения видеоконтента за счет использования искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Технология, получившая название Deep HD, была успешно задействована для повышения разрешения, яркости, четкости и насыщения деталями видеоизображения в нескольких старых, снятых на плёнку советских фильмах и мультфильмах студии «Союзмультфильм».
17 октября 2018, среда 00:08
Kutuz [ ] для раздела Блоги
реклама
Если Вы еще не знаете об этом – компания Яндекс уже вовсю экспериментирует с технологией автоматического улучшения видеоконтента за счет использования искусственного интеллекта на основе нейронной сети. Ключевое слово здесь «автоматического». То есть, искусственный интеллект сам берет видематериал в плохом качестве, оцифрованный со старой пленки, и, буквально, «дорисовывает» его вручную. Если конечно слово «вручную» применимо в том случае, когда речь идет о работе ИИ. В любом случае, будущее, если оно ещё не наступило, сделало очередной шаг в нашем направлении. Или мы сделали шаг к нему.
реклама
Технология, получившая название Deep HD, была успешно задействована для повышения разрешения, яркости, четкости и насыщения деталями изображения в нескольких старых советских фильмах и мультфильмах студии «Союзмультфильм», которые были сняты на аналоговые носители и оцифрованы с них значительно позже. В результате этого, они стали доступны пользователям Интернет, но в не достаточно хорошем качестве.
В фильмах, предварительно обученная на большой выборке видеоконтента, нейросеть сделала кадр более четким и насытила его мелкими деталями, такими как фактура одежды, мимические морщины на лицах героев, повышение четкости и контраста изображения в целом и так далее. Были улучшены (и уже доступны на КиноПоиске) несколько фильмов, в основном, относящихся к тематике Великой Отечественной Войны, среди которых «Радуга» (1943), «Летят Журавли» (1957), «Дорогой мой человек» (1958), «Судьба человека» (1959), «Иваново детство» (1962), «Отец солдата» (1964), «Танго нашего детства» (1985). Вместе с тем, как на представленном ниже изображении из фильма «Отец Солдата» Резо Чхеидзе, наряду с повышением качества проработки мелких деталей одежды и черт лица актера, был «вытянут» и задний план, до этого бывший размытым и засвеченным. Последнее уже получило неоднозначную оценку со стороны критиков и служит причиной интересных дискуссий на тему того, не нарушают ли такие улучшения и доработки оригинального видеоконтента изначальной художественной задумки построения кадра и операторской работы с планом, глубиной резкости и светом. Да и вообще — не ставится ли под удар «соответствие» улучшенного произведения оригинальному?
Дипфейк — технология для творчества, лишающая уверенности в подлинности
Чтобы изменить внешность, ещё десять лет назад нужны были грим, маска или пластическая операция. Сейчас достаточно нескольких кликов — и Илон Маск поёт: «Земля в иллюминаторе…», на месте Шарлиз Терон в рекламе духов появляется мистер Бин, портрет Моны Лизы оживает, и её фирменная улыбка вдруг теряет уверенность. Всё это стало возможным благодаря технологии deepfake, которая напрочь лишает уверенности в подлинности любого видео, зато открывает необыкновенный простор для творчества и приключений вашего цифрового клона в виртуальных мирах будущего.
shuttersv / Shutterstock
Наивные вопросы
Дип… что?
Дипфейк — это видеоролик, в котором лицо одного человека подменяется другим при помощи алгоритмов машинного обучения. В этом слове соединены два понятия: глубокое обучение нейросетей (deep learning) и подделка (fake).
Глубокие (состоящие из многих слоёв) нейросети позволяют строить многоэтапные алгоритмы обработки информации. В результате развития этой технологии машины обрели способность к самообучению.
Как эта штука работает?
Есть несколько способов создать «обманку», но их объединяет общий принцип. Имя ему — GAN, генеративно-состязательная сеть (Generative adversarial network). Это алгоритм машинного обучения, построенный на соревновании двух нейросетей. Одна зовётся Генератор, она создаёт фальшивки. Другая, Дискриминатор, выступает в роли эксперта, который пытается отличить подделку от оригинала. Чем лучше Генератор обманывает Дискриминатора, тем правдоподобнее выглядит дипфейк.
Кто создал первый дипфейк?
Пращуром дипфейков стал в конце ХХ века цифровой клон актёра — понятие, пришедшее из киноиндустрии. Внешность и голос умершего или живого актёра воссоздавали с помощью донейросетевой технологии CGI (computer-generated imagery — изображения, сгенерированные компьютером), получая виртуальную модель человека.
Технология CGI помогла превратить актёра Билла Найи в настоящего морского дьявола
Считается, что эра дипфейков началась в конце 2017 года, когда пользователь с ником DeepFakes выложил на Reddit несколько видео с контентом 18+. На них актрисам из видео для взрослых были «приделаны» лица голливудских звёзд. Технология быстро разошлась в интернете и запустила волну по созданию похожего контента. В недавнем исследовании нидерландская компания по кибербезопасности Deeptrace выявила, что ролики 18+ составляют 96% от общего числа дипфейков: на момент исследования их было около 15 тысяч во всей Сети.
Как простому человеку сделать дипфейк?
Это не так уж сложно. В сделанных с помощью алгоритма Face2Face видеороликах пользователи примеряют на себя лица знаменитостей. «Обманка» создаётся в режиме реального времени и искажает мимику выбранной звезды вслед за мимикой пользователя. В соцсети Reddit в январе 2018 года появилась похожая технология — приложение FakeApp. Российская разработка DeepFaceLab и приложение Reface позволяют вставлять лицо в видео, менять движение губ и саму речь.
Дипфейки опасны?
Кажется, уже да. Первые подобные видеоролики были плохого качества, и подделки легко распознавались, но технология быстро эволюционирует.
По мере совершенствования дипфейков расширялось их применение в криминальной сфере. Теперь мошенники генерируют голос для звонков по телефону и создают компрометирующие видеоролики для шантажа. А в будущем? По прогнозам экспертов, дипфейки могут стать угрозой национальной безопасности. Повсеместный сбор биометрических данных создаёт дополнительные риски: фейковое изображение можно будет использовать вместе с фейковыми отпечатками пальцев или следами ДНК.
В марте 2019-го гендиректор британского филиала крупной энергетической компании принял звонок от босса из Германии. Тот со своим обычным немецким акцентом пробормотал срочное поручение: в течение часа отправить средства венгерскому поставщику. Британец положил трубку, перевёл на указанный счёт 220 тысяч евро и вскоре попал во все газеты как первый известный человек, облапошенный с помощью искусственного интеллекта. Ему звонила нейросеть, научившаяся с помощью GAN имитировать голос начальника-немца на основе аудиозаписей его выступлений. Страховой компании пришлось покрыть убытки, а остальным — задуматься о будущем.
Кто же нас спасёт?
Социальные сети — Twitter, Facebook, TikTok, Reddit — уже разрабатывают и применяют политику по защите пользователей от фальшивок. В некоторых странах вопрос с подделками решают на законодательном уровне. В Китае такие ролики маркируются, в некоторых штатах США, например в Калифорнии, запрещено распространять дипфейки с политиками перед выборами. Во Франции ввели санкции за монтаж речи или изображения человека без его согласия.
GAN: самоучитель для нейросетей
Как была создана и где применяется важнейшая из новых технологий машинного обучения
Однажды вечером докторант Монреальского университета Ян Гудфеллоу поспорил с друзьями за кружкой пива. Приятели поделились с ним идеей: они хотели создать нейросеть, которая будет придумывать лица никогда не существовавших людей. Получалось не очень. На сгенерированных изображениях не хватало то ухо, то носа, а чаще все детали были на месте, но портрет больше походил на шизоидную аппликацию из вырезанных частей лица со странными пропорциями, чем на нормальную физиономию. Разработчики планировали исправить болезненный творческий стиль нейросети, заставив её анализировать огромное число реальных фотографий. Но Гудфеллоу их высмеял. Для этого потребовались бы такие вычислительные мощности, которых у его приятелей просто не было. Так что у них ничего не получится, если только… Если только не создать вторую нейронную сеть, которая будет критиковать первую, а потом не стравить их, заставляя спорить, пока они не станут выдавать изображения нужного качества.
На этот раз снисходительно улыбнулись уже друзья Гудфеллоу: какая только чушь не приходит в голову к концу вечера в знаменитом монреальском кабаке «Три пивовара»! На том и разошлись.
Но вместо того чтобы лечь спать и наутро забыть своё пьяное озарение, Ян Гудфеллоу пришёл домой и уселся за компьютер.
Вскоре на свет появился алгоритм, который наделил машины даром воображения. Благодаря глубокому обучению они уже были способны видеть, слышать и распознавать. Дайте сети достаточное количество изображений, и она научится, скажем, отличать на снимках пешехода, который собирается перейти дорогу. Так появились автопилоты и Siri с Алисой. Но как насчёт творчества — создания новой картины или симфонии? До GAN искусственный интеллект не был способен к творчеству.
Новый алгоритм освободил человека от необходимости быть наставником для машин: благодаря соперничеству между двумя нейросетями система учится сама у себя. Это диалог антагонистов, работающих в одной команде, как если бы фальшивомонетчик всё более искусно подделывал купюры, а полицейский выискивал всё более тонкие способы опознать подделку. Обучение продолжается, пока алгоритм не начнёт путаться, где фальшивка, а где оригинал. Это означает, что машина научилась создавать нечто уникальное, но при этом неотличимое от реальности. Например, лицо никогда не существовавшего человека, которое вы не отличите от фото реальных людей. Разве не это называют творчеством?
Картинками и картинами, созданными искусственным интеллектом с помощью GAN, уже никого не удивить. Самая известная из них была продана на знаменитом лондонском аукционе Christie»s за 432,5 тысячи долларов. В названии «шедевра» — портрета некоего Эдмона Белами — угадывается привет отцу GAN: на французском bel ami означает «хороший друг». Примерно так переводится с английского фамилия Гудфеллоу.
Детище Гудфеллоу помогло заработать не только художникам, но и специалистам по компьютерным спецэффектам. Раньше, чтобы создать вымышленную реальность, им требовались миллионы долларов, 3D-сканирование актёров и большие компьютерные мощности. Но чтобы поменять местами лица каскадёра и актёра, довольно ноутбука.
С помощью GAN можно серьёзно улучшить качество изображения: нейросеть «додумывает» недостающие фрагменты, благодаря чему мы смотрим старые мультфильмы в HD-качестве, а медики могут во всех деталях разглядеть снимок, сделанный в плохом разрешении.
В 2017 году компания NVIDIA обучила нейронную сеть менять погоду и время суток на видео. Исследователи из Университета Карнеги — Меллона создали алгоритм, способный наложить мимику одного человека на лицо другого. А специалисты Вашингтонского университета научили нейросеть следить за тем, как человек на видео шевелит губами, сопоставлять его мимику со звуками, а затем превращать аудиозаписи в реалистичное видео. То есть голосового сообщения теперь достаточно, чтобы получить видео человека, который произносит эту речь. Разработчики из Facebook AI Research и вовсе обучили свою нейросеть распознавать движущегося человека на видео и произвольно менять его движения: управлять героем на видео можно так же, как персонажем в компьютерной игре. А можно ещё и фон вокруг поменять.
GAN умеет работать в том числе с голосом: нейросетям достаточно послушать несколько минут записи, чтобы максимально достоверно подделать речь человека. Так мы и попали в дивный мир deepfake, в котором ничему нельзя верить. Пока ещё нейросеть оставляет массу цифровых следов, и специальные фильтры могут отличить оригинал от подделки. Но с каждым днём алгоритмы совершенствуются.
И всё-таки главное, что делает GAN, — это не перерисовывание лиц, а создание более самостоятельных машин. Пока ещё ИИ-программистам приходится подбирать нейросетям материал для обучения — например, сообщать, какие изображения содержат пешеходов, пересекающих дорогу, а какие нет. Но очень скоро нужда в этом отпадёт. Компьютеры будут гораздо лучше справляться с необработанными данными и смогут сами понять, чему им надо научиться. Недаром Ян Лекун, глава лаборатории искусственного интеллекта в Facebook, назвал GAN самой крутой идеей глубокого обучения за последние 20 лет.
Способность воображать и размышлять над различными сценариями — часть того, что делает нас людьми. И в этом смысле GAN приближает искусственный интеллект к человеческому.
Фальшивые звёзды
Что заставили делать и говорить знаменитостей создатели дипфейков — и как это меняет мир
Николас Кейдж
Когда: 2018.
Автор: Пользователи YouTube.
Сюжет: Любители подделок поместили актёра в фильмы, в которых он никогда не снимался. Дон Корлеоне из «Крёстного отца», Нео из «Матрицы», Мария из «Звуков музыки»… Для Кейджа нет невозможного!
Последствия: Другие актёры тоже стали появляться в нетипичных для них ролях. Джим Керри попал в «Сияние» и «Джокера», Сильвестр Сталлоне отметился в «Терминаторе», а Арнольд Шварценеггер перевоплотился сразу во всех персонажей трилогии «Властелин колец». Список продолжает пополняться.
Нэнси Пелоси
Когда: 2019.
Автор: Портал Politics WatchDogs.
Сюжет: Пелоси, спикер палаты представителей конгресса США, произносит речь, но плохо выговаривает слова. Пользователи даже посчитали, что оппонентка президента Дональда Трампа (тогда между ними было личное противостояние) пьяна.
Последствия: Пелоси назвала видео «сексистским мусором». По её требованию YouTube удалил ролик, но в интернете остались его многочисленные копии.
Досталось и самим Трампу с Обамой: в 2017-м Барак назвал Дональда «засранцем» (deep shit), а «помогли» ему в этом режиссёр Джордан Пил и издание BuzzFeed.
Джефф Безос
Когда: 2019.
Автор: Билл Постерс (известный мастер дипфейков).
Сюжет: В тизере вымышленного телевизионного проекта глава Amazon пытается привлечь внимание к горящим лесам Амазонии. Мнимый Безос делает акцент на том, что «одолжил название лесов для своей компании». Именно это, говорит двойник миллиардера, позволило ему «стать самым богатым человеком на Земле».
Последствия: Ролик получил свою порцию славы, как и прошлые работы Постерса с фейковыми Морганом Фрименом или Дональдом Трампом. Вдохновлённый успехом, Постерс с соавторами покусился на великого и ужасного Марка Цукерберга: в дипфейк-видео основатель Facebook рассказывал о безграничной власти соцсети над новостями. В ответ на это руководство Facebook объявило войну подделкам. А вот Безос не обиделся: по его мнению, запреты на дипфейки — один из видов цензуры.
Сальвадор Дали
Когда: 2019 (к 115-му дню рождения).
Автор: Музей Дали во Флориде и компания Goodby Silverstein & Partners из Сан-Франциско.
Сюжет: Дали приветствует гостей на специальном экране в одном из залов. Модель создавали на основе архивных материалов и видео с современными актёрами, похожими на художника. Голос Дали подарил артист с характерным испанским акцентом.
Последствия: Виртуальный Дали сопровождал посетителей музея на выставке Dali Lives. Мэтр жестикулировал, рисовал, шутил, рассказывал истории, общался со всеми желающими и делал с ними селфи. Чтобы добиться такого результата, создателям понадобилось более 6000 кадров с изображением художника и 1000 часов машинного обучения.
Хоакин Оливер
Когда: 2020.
Автор: Некоммерческая организация Change the Ref.
Сюжет: На видео в Twitter погибший американский подросток призывает поддержать политиков, которые предлагают ввести контроль за оборотом оружия. «Выборы в ноябре — первые, на которых я мог бы проголосовать. Но я уже не смогу выбрать, в каком мире хочу жить. Поэтому вы должны проголосовать за меня», — говорит парень, убитый во время массовой стрельбы в феврале 2018 года в школе Марджори Стоунман Дуглас.
Последствия: За несколько дней ролик набрал миллионы просмотров, но это не помешало пользователем назвать видео «неэтичным» и «пугающим», обвинив его создателей в «цифровой некромантии».
Люк Скайуокер
Когда: 2020.
Автор: Lucasfilm.
Сюжет: В финальном эпизоде второго сезона сериала «Мандалорец» появляется молодой Люк, который забирает с собой Малыша Йоду.
Последствия: Известный в YouTube дипфейкер Shamook решил посоревноваться с Disney и создал более правдоподобную версию помолодевшего Люка. Студия оценила его талант и предложила сотрудничество. С помощью умельца в очередной части «Звёздных войн» вернули к жизни и нестареющую принцессу Лею.
Когда: 2021.
Авторы: Майлз Фишер (имитатор актёра) и Крис Юме (специалист по визуальным эффектам).
Сюжет: В серии роликов в TikTok Круз здоровается с пользователями, ударяет по мячу на поле для гольфа, рассказывает о встрече с Горбачёвым и показывает фокус с монеткой.
Последствия: Видео набрали 8 миллионов просмотров, а алгоритмы не опознали их как подделки. Впрочем, до этого Майлз успешно копировал Круза и без технологических ухищрений. Например, в 2019 году он записал шуточное обращение от лица актёра на выборах.
Как улучшить качество видео c помощью искусственного интеллекта
Среди пользователей соцсетей видео пользуется гораздо большим успехом, чем картинки или текст. С развитием скорости и качества подключения к интернету растет популярность онлайн-контента и потоковых видеосервисов: YouTube, Netflix, Hulu, HBO Go, Amazon Prime. Поэтому бренды и отдельные медиаперсоны, подхватив эту тенденцию, начали активно выпускать визуальный контент в высоком качестве, чтобы соответствовать требованиям аудитории.
Для медиасферы важно то, что изображения или видео в формате Ultra HD можно редактировать без потери качества картинки. Кстати, о технологии улучшения изображений мы уже писали в предыдущей статье . Но как же старые фильмы в низком разрешении, рекламные ролики, домашнее видео? Можно ли улучшить их качество для комфортного просмотра на современных экранах? Давайте это выясним.
Как повысить качество видео за счет разрешения
Для начала перечислим наиболее распространенные типы разрешения и термины. Разрешение обычно приводится в формате ширина х высота экрана в пикселях:
1920 x 1080: Full HD (High Definition)
2048 x 1080: 2K (Digital Cinema)
3840 x 2160: 4K (UHD — Ultra High Definition)
4096 x 2160: 4K (Digital Cinema)
7680 x 4320: 8K (UHD)
15360 x 8640: 16K (UHD)
На сегодня общепринятый стандарт разрешения — 4K, и мы движемся в сторону 8K экранов. Youtube начал поддерживать 4K для загрузки видео еще в 2010 году — тогда многие производители начали выпускать недорогие камеры в этом формате. С тех пор дисплеи и смарт-телевизоры с поддержкой 4K значительно упали в цене и завоевали популярность. Несмотря на то, что человеческий глаз вряд ли физически может заметить разницу в картинке с качеством свыше 4K, гонка за более высоким разрешением продолжается.
Наиболее полно ощутить возможности своих экранов владельцы Ultra HD дисплеев могут при просмотре нативного 4K контента. А видео с более низким разрешением приходится растягивать на целый экран ведь, например, изображения в 1080p (Full HD) содержат всего четверть пикселей от картинки в 4K. Масштабировать изображение можно сразу на смарт-телевизоре, в медиаплеере или использовать специальные программы, чтобы улучшить качество видео.
Что умеет программа для улучшения качества видео?
В двух словах, улучшение видео (Video Enhancement) — это процесс повышения качества видеозаписи. Профессиональные видеоредакторы обычно поддерживают следующие функции:
— масштабирование (апскейл);
— улучшение освещения;
— стабилизация;
— шумоподавление;
— регулировка яркости;
— обрезка (кроп), поворот видео, зеркальное отражение;
— фильтры;
— эффекты и анимация.
Видеоредактор для улучшения качества может подарить вашей старой записи вторую жизнь.
Увеличение видео (апскейлинг) — это процесс преобразование медиа с более низким разрешением в более высокое. Базовое масштабирование — это способ «растянуть» изображение более низкого разрешения на больший экран, что обычно сопровождается ухудшением качества и потерей деталей. Чтобы увеличить HD-изображение на 4K экран, придется заполнить дополнительные 6 миллионов пикселей. Поэтому программа для апскейла должна определить, что будет отображать каждый из этих новых пикселей, исходя из того, что показывают соседние (интерполяция).
Улучшаем видео с помощью AI: cупер-разрешение
Хотя различные алгоритмы дают разное качество изображения, интерполяция, как правило, улучшает картинку в низком разрешении. Но попытка «дорисовать» недостающие пиксели в большинстве случаев бросается в глаза. В результате изображение занимает весь 4K экран, но может выглядеть размытым или приглушенным, или иметь артефакты (шумовые ореолы, квадратики). При увеличении разрешения видео с помощью искусственного интеллекта используется совершенно другой подход.
Получая картинку в низком разрешении, алгоритм глубокого обучения (обычно это генеративная нейронная сеть) предсказывает изображение более высокого разрешения, которое после сжатия бы выглядело, как наш оригинал на входе. Чтобы достичь такого уровня точности, нейронные сети должны быть предварительно обучены на миллионах изображений. При обработке видео низкого разрешения ИИ-модель может «дорисовать» потерянные пиксели, анализируя каждый кадр и повышая качество экспоненциально. Это дает невероятную четкость и детальность картинки, которые не сможет воссоздать ни один традиционный апскейлер: от реалистичных деталей до более чистого и плавного воспроизведения движений.
Модели AI постоянно совершенствуются, и их точность растет с каждым циклом обучения. Кроме того, различные модели глубокого обучения могут применяться для улучшения разных типов видеоматериалов. А еще нейронные сети можно комбинировать: порой это дает поразительные результаты.
Так, искусственный интеллект помог увеличить знаменитое « Прибытие поезда на вокзал Ла-Сьота» (L’arrivée d’un train en gare de La Ciotat) до 4К . Это французский короткометражный черно-белый документальный фильм 1896 года, снятый братьями Люмьер. Несмотря на то, что исходное изображение было увеличено на 600%, алгоритм на основе AI (DAIN и Topaz Gigapixel AI) смог выдать четкое и чистое изображение без видимого зерна, артефактов и искажений. Кажется, что запись современная — только черно-белая.
Обработка видео нейросетью. Краткий обзор программ
В отличие от традиционных (не основанных на искусственном интеллекте) инструментов повышения качества видео — более сложных и порой требующих профессиональных навыков редактирования — алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматически улучшить качество ваших видеоматериалов. Приведем несколько примеров таких решений.
DVDFab Enlarger AI — супер-разрешение с помощью нейронок
Этот сервис для улучшения видео использует технологию супер-разрешения на основе глубокого обучения и может повысить качество видео с 480p (SD) до 1080p (Full HD), и с 1080p до 4K. AI-движок на основе глубокого обучения (deep learning) изучает и анализирует видео низкого разрешения покадрово и может создавать и заполнять идентичные соседние пиксели, увеличивая кадр на 300%. В программе также используются интеллектуальные алгоритмы цветокоррекции.
DVDFab Enlarger AI основан на фреймворке TensorFlow. Для обучения нейросетей были использованы миллионы видео, фильмов и телепередач. Кроме того, программа использует новейшие технологии GPU-ускорения CUDA и cuDNN на базе графических карт NVIDIA.
PicaVue (GDFLab Video Upscaler) — восстановление видео и разрешение до 16K
GDFLab Video Upscaler — это облачный сервис для улучшения качества видео. Разработчики обещают апскейл видео и изображений до 16K за счет одновременного увеличения разрешения и качества:
- 270p ~ 360p до 720p или FHD;
- 540p до 4K UHD;
- 4K FHD до 16K.
Искусственный интеллект используется для устранения шумов и восстановления деталей, недостаточно четких на исходном изображении. Кроме того, с помощью GDFLab Video Upscaler можно восстановить старые видео — с более чистой картинкой и в лучшем разрешении. Программа может применяться для видео с камер наблюдения, съемок, социальных сетей, а также в любых сферах, связанных з видеозаписью. Пользователи могут загружать свои изображения и видео одновременно на все основные платформы: YouTube, Facebook, LinkedIn, Twitch и другие.
Topaz Video Enhance AI — реалистичные детали, сгенерированные нейросетью
Мы упоминали об этом видеоредакторе, когда писали о восстановлении документального фильма 1896 года до 4K. Topaz Video Enhance AI считается одной из лучших программ для улучшения качества видео. Он может повысить разрешение до 8K, сохраняя реалистичность деталей и плавность движений.
Video Enhance AI может увеличивать разрешение с DVD, DSLR, игр и HD. Вы также можете улучшить качество старого видео для современного использования, например, рекламных роликов, музыкальных клипов, фильмов или записей с YouTube.
Topaz Video Enhance AI использует глубокое изучение для экстраполяции деталей из видеоматериала. Работает на основе обучения нейросети: она анализирует тысячи пар видео, чтобы установить, каким образом при сжатии теряются детали изображения. Нейросеть может сгенерировать недостающие детали и создать реалистичную картинку на основе информации из отдельно взятого видео.
Вместо вывода
Увеличение и улучшение видео с помощью AI создают эффект, который, наверное, можно сравнить с ощущениями близорукого человека, надевшего очки: оказывается, мир полон деталей, у деревьев есть листья, а дорожные знаки, вывески и номера автобусов можно легко прочитать. На данный момент Full HD и 4K — все еще самые популярные форматы разрешения для просмотра видео в интернете и на ТВ, но верхний предел качества картинки пока не установлен.
У команды Evergreen есть многолетний опыт использования TensorFlow — системы машинного обучения с открытым исходным кодом — для создания и внедрения проектов на базе AI во многих областях бизнеса.
Мы специализируемся на разработке персонализированных решений для клиентов и можем построить MVP (минимально жизнеспособный продукт) быстро и экономически эффективно, который в будущем можно развивать и масштабировать в полноценный продукт.
Если вы заинтересованы в разработке надежного решения на основе современных технологий и AI-алгоритмов для решения ваших бизнес-задач, мы готовы вам помочь. Просто позвоните нам или заполните форму , и наши специалисты свяжутся с вами для консультации.
×
Как улучшить изображение с помощью нейросетей: 12 сервисов
Нейросети делают жизнь проще: обрабатывают фотографии, увеличивают их разрешение, убирают лишнее. Алгоритмы на основе машинного обучения позволяют автоматически и за пару кликов сделать то, на что раньше уходили силы и время. Вот полезные сервисы, которые можно использовать для обработки изображений.
Для улучшения качества
VanceAI Image Enlarger
Сервис, увеличивающий исходный размер изображения вплоть до восьми раз. В бесплатной версии можно обработать три фотографии
Для улучшения качества
Pixel Cut
Бесплатный сайт, который отлично улучшает рисунки. Разрешение можно увеличить в два или в четыре раза
Для улучшения качества
Neural Love
Позволяет улучшить качество не только фото, но и видео: сервис повышает разрешение до 4К и увеличивает FPS до 120. Доступно окрашивание черно-белых изображений
Для редактирования
Cleanup.pictures
Сайт, который «стирает» лишние объекты и текст с фото. Пригодится, если надо убрать из хорошей фотографии случайный объект, попавший в кадр
Для редактирования
Remove.bg
Удаляет фон изображения и оставляет только нужное. Пригодится дизайнерам и фотографам
Для редактирования
Unscreen
Убирает фон из видео и гифок. Полученный результат можно вставить в изображение с зеленым экраном, чтобы подставить свой фон
Для фильтров
Prisma
Приложение, где фотографию можно превратить в картину одним кликом. В платной версии есть сотни фильтров на выбор. Доступно на iOS и Android
Для фильтров
PortraitAI
Стилизует фотографии под портреты в стиле эпохи Ренессанса. Можно сделать хорошую аватарку для соцсетей
Для фильтров
Me in Comics
Самый простой и популярный сервис по превращению себя в персонажа аниме. Генерирует случайные результаты
Для развлечений
ruDALL-e
Создает изображения по текстовому запросу. Есть удобный телеграм-бот и генерация эмодзи по тексту
Для развлечений
Quick, Draw!
Сервис распознает рисунки и дает им описание. Поможет угадать, что же нарисовали ваши дети
Для развлечений
Deep Nostalgia
Сайт, который анимирует портреты на фотографиях. Можно «оживить» кого угодно, включая исторических личностей
Больше рекомендаций
В нашем потоке «Технологии». Рассказываем, как меняется интернет, что происходит с соцсетями и как в многообразии приложений и сервисов найти интересные и полезные
Читать статьи
Как упростить жизнь с помощью нейросетей
Расскажем в бесплатном курсе Учебника Т—Ж. За десять уроков разберетесь, как превратить ChatGPT и Midjourney в помощников на работе, в учебе и в быту
Хочу учиться
Еще подборки полезных приложений и сервисов:
Мы постим кружочки, красивые карточки и новости о технологиях и поп-культуре в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь, там классно: @t_technocult.