GitHub给老照片上色项目曝光: 用AI修复母亲的旧照片( 三 )

本文原始标题为:GitHub给老照片上色项目曝光: 用AI修复母亲的旧照片---来源是:

林青霞修复后的照片

我的妈妈可能有点普通 , 有时候还有点市侩 。 我们说“为母则刚” , 但她当年也只是一个被捧在手心里的小公主 。 快拿妈妈年轻时候的照片也试一下 , 看一看她当年的风采 。

图像修复技术一览

AI修复官:记忆不再模糊

“你我当年”运用主要是CNN、GAN等AI技术 , 即卷积神经网络和生成式对抗网络” , 让人想到美图秀秀的一键磨皮 , 它们虽然都利用了卷积神经网络 , 但二者并不一样 。 美颜软件中常见的磨皮功能是做减法 , 将照片去掉细节 , 做模糊处理 。 常用的磨皮算法包括均值模糊、高斯模糊、中值滤波等 , 它们的去噪效果好 , 但视觉效果差 。 而你我当年是做加法 , 可以自动补充细节 , 即利用AI算法替代图像中缺失或者损坏的数据 。

AI修复的大小S照片在网上引起惊叹

图像修复一般用“扩散”的方法来处理 , 这种方法将局部结构应用到其他部分 。 或者用“示例”的方法 , 每一次构建缺失部分的一个像素点(块)保持和周围像素点的一致性 。 但是当缺失部分很大时 , 这些方法会失效 , 因此就需要运用机器学习 。 由一个高阶模型提供补充的信息 , 例如深度神经网络 。

深度神经网络使用监督图像分类 , 在监督图像分类中 , 每个图像都有一个特定的标签 , 神经网络通过一连串的基本操作运算来学习图像到标签之间的映射 。 通过输入学习大量的数据集(数百万张带有成千个的标签的图像) , 神经网络可以实现准确的分类 , 实施一个判别式预训练的神经网络来指导图像重建 。


推荐阅读