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AI faz rostos desfocados olhar 64 vezes mais nítidas

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14 de junho 2020

AI faz rostos desfocados olhar 64 vezes mais nítidas

Pesquisadores da Universidade de Duke, Carolina do Norte, desenvolveram um novo AI ferramenta que pode transformar embaçada, irreconhecível imagens de rostos de pessoas em assustadoramente convincente, gerada por computador, retratos, em detalhe mais fino do que nunca antes.

Crédito: Rudin lab, da Universidade de Duke

Métodos anteriores foram capazes de dimensionamento de imagens de até oito vezes a sua resolução original. Mas o Duque equipe do algoritmo cria a aparência realista caras com até 64 vezes a resolução – “imaginando” falta de recursos, tais como linhas finas, cílios e barba – com base em apenas um punhado de pixels.

“Nunca super-resolução de imagens foi criado nesta resolução, antes que com essa quantidade de detalhes”, disse o Duque cientista da computação Cynthia Rudin, que liderou a equipe.

O sistema não pode ser usado para identificar as pessoas, dizem os pesquisadores. Por exemplo, ele não vai virar um fora-de-foco, irreconhecível foto de uma câmera de segurança em um cristal-claro imagem de uma pessoa real. Em vez disso, ele pode gerar novos rostos que não existem, mas o olhar, de forma plausível, real.

Enquanto os investigadores que se debruçam sobre as faces, como uma prova de conceito, a mesma técnica pode, em teoria, baixa-res fotos de quase tudo e criar afiada, de aparência realista de imagens. Isso teria muitas aplicações em potencial–, desde a medicina e microscopia de astronomia e imagens de satélite, de acordo com o estudo de co-autor Sachit Menon, que se formou a partir de Duke com um duplo-especialização em matemática e ciência da computação.

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Os pesquisadores estão apresentando o seu método – chamado de Foto de Reamostragem através Latente a Exploração do Espaço (PULSO) – em 2020, a Conferência sobre Visão computacional e Reconhecimento de Padrões, realizada virtualmente a partir de 14 de junho a 19 de junho.

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Abordagens tradicionais de levar uma imagem de baixa resolução e “adivinhar” o que pixels extras são necessários pelo tentando fazê-los corresponder, em média, com a correspondente pixels em imagens de alta resolução que o computador tenha visto antes. Como resultado desta média, áreas de textura no cabelo e na pele que podem não se alinhar perfeitamente a partir de um pixel para o próximo fim de procura fuzzy e indistinto.

O Duque equipe veio com uma abordagem diferente. Em vez de levar uma imagem de baixa resolução e, lentamente, adicionando novos detalhes, o sistema vasculha AI-gerado exemplos de alta resolução faces, procurando por aqueles que olhar tanto quanto possível, como a imagem de entrada quando encolhido para o mesmo tamanho.

A equipe usou uma máquina ferramenta de aprendizagem chamado generativo contraditório rede (GAN), em que duas redes neurais são treinadas no mesmo conjunto de dados de fotos e trabalhar com os outros para produzir a melhor imagem. Uma rede que vem com o AI-criou os rostos humanos que imitam o que ele foi treinado, enquanto o outro leva essa saída e decide se ele é convincente o suficiente para ser confundida com a coisa real. A primeira rede fica melhor e melhor com a experiência, até que a segunda rede é incapaz de dizer a diferença.

PULSO pode criar realistas de imagens a partir de barulhento, de baixa qualidade de entrada que outros métodos não pode, explicou Rudin. A partir de uma única imagem desfocada de um rosto pode cuspir qualquer número de estranhamente realista possibilidades, cada uma das quais parece sutilmente como uma pessoa diferente.

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Mesmo dado pixelado fotos, onde os olhos e a boca são mal reconhecível, “o nosso algoritmo ainda consegue fazer algo com ele, que é algo que as abordagens tradicionais não pode fazer”, disse o co-autor Alex Damião.

O sistema pode converter de 16 x 16 pixels da imagem 1024 x 1024 pixels em poucos segundos, a adição de mais de um milhão de pixels, i.e. resolução HD. Detalhes, tais como poros, rugas e tufos de cabelo que são imperceptíveis no baixo-res miniatura tornar nítidas e claras em recém-gerado.

Os pesquisadores pediram a 40 pessoas para a taxa de 1,440 imagens geradas por meio de PULSO e cinco outros métodos de escala em uma escala de um a cinco, e o PULSO fiz o melhor, marcando quase tão bem como fotos de alta qualidade de pessoas reais.

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