Acest nou model de învățare automată aduce tinerii înapoi la fotografiile vechi ICTjournal
Cercetătorii de la Microsoft și de la Universitatea din Hong Kong au creat un algoritm capabil să restabilească fotografiile vechi deteriorate. Pentru a realiza acest lucru, au trebuit să dezvolte un nou model de rețea neuronală capabil să înțeleagă numeroasele tipuri de alterări care pot afecta vechile clișee.
Unele dintre cele mai dramatice și mai vizibile progrese ale AI au fost în editarea imaginilor. Acest lucru este similar cu lucrările recente prezentate de cercetătorii de la Microsoft și de la Universitatea din Hong Kong, care au dezvoltat o tehnică pentru aplicarea unui lifting bun pe fotografiile vechi. Algoritmul lor poate, de exemplu, să ofere un aspect tineresc portretelor a căror strălucire și culori trec în timp. Sau fotografii netede deteriorate de cute și zgârieturi.
Marea diversitate a degradărilor care pot afecta fotografiile vechi nu permite utilizarea modelelor de restaurare a imaginilor care au fost deja dovedite, explică cercetătorii. Modelele de învățare profundă bazate pe rețele neuronale convoluționale pot, de exemplu, să învețe o sarcină de îmbunătățire a calității fotografiilor, prin instruirea prealabilă printr-o multitudine de imagini sintetice care simulează degradări specifice. Cu toate acestea, diferența prea mare dintre aceste imagini degradate artificial și fotografiile vechi deteriorate împiedică rețelele neuronale să creeze reguli generice. Un fenomen datorat în special evoluției treptate a tehnicilor de fotografie care produc fotografii care conțin artefacte diferite în funcție de perioadă.