Las redes neuronales se han convertido en una forma cada vez más prometedora de automatizar la restauración de imágenes dañadas y/o de baja resolución.
Algunos de estos sistemas están disponibles públicamente, como Let’s Enhance, mientras que otros se están demostrando a través de proyectos de investigación publicados.
El último ejemplo de dicha tecnología se llama Deep Image Prior, pero se desvía de la norma.
En lugar de recibir capacitación previa con un conjunto de datos, Deep Image Prior recrea una imagen usando la imagen misma como guía.
En un documento que detalla cómo funciona Deep Image Prior, los investigadores explican:
En este trabajo, mostramos que, contrariamente a lo esperado, una gran cantidad de estadísticas de imágenes son capturadas por la estructura de un generador de imágenes convolucionales más que por cualquier capacidad aprendida.
Esto es particularmente cierto para las estadísticas requeridas para resolver diversos problemas de restauración de imágenes, donde la imagen previa es necesaria para integrar información perdida en los procesos de degradación.
Para demostrar esto, el equipo utilizó redes neuronales convolucionales profundas no entrenadas con una sola imagen degradada.
El documento describe esto como una “formulación muy simple” que es capaz de pintar, eliminar el ruido y aumentar la resolución de la imagen degradada sin necesidad de ser “entrenada” con miles de imágenes de antemano.
El equipo proporcionó muestras de varias imágenes procesadas por Deep Image Prior, incluidas aquellas en las que se eliminaron artefactos de compresión JPEG, se eliminó el ruido de la imagen, se aumentó la resolución a una resolución mayor y se reemplazaron partes faltantes de una imagen mediante pintura .
El sistema también es capaz de eliminar texto de las imágenes, lo que aumenta las preocupaciones sobre el robo de derechos de autor.
Aunque Deep Image Prior no es perfecta, los ejemplos brindados son impresionantes y sugieren un futuro en el que tales herramientas pueden estar comúnmente disponibles para los consumidores.
Si eso es algo bueno sigue siendo debatible.
Algunos ven estas herramientas automáticas como solo eso: herramientas que facilitarán el trabajo de muchos retocadores; otros han expresado su preocupación de que la automatización, como en muchas otras industrias, les quite esos empleos por completo.
Fuente: DPreview
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