ربما تكون قد شاهدت أفلامًا خيالية أو برامج تلفزيونية تطلب فيها الشخصية الرئيسية تكبير الصورة وتحسين النتيجة - لإظهار وجه أو لوحة ترخيص أو أي تفاصيل رئيسية أخرى. أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) من Google ، بناءً على ما يسمى ب نماذج الانتشار، قادرون على أداء هذه الحيلة.
إنها عملية صعبة لإتقانها لأنها تضيف في الأساس تفاصيل إلى صورة لم تلتقطها الكاميرا في الأصل ، باستخدام تخمينات فائقة الذكاء بناءً على صور أخرى مماثلة.
في Google ، تسمى هذه التقنية التركيب الطبيعي للصورة ، وفي هذا السيناريو المحدد ، دقة الصورة فائقة الوضوح. تبدأ بصورة صغيرة منقطة وينتهي بك الأمر بشيء حاد وواضح وطبيعي. قد لا يكون هذا هو الأصل تمامًا ، لكنه قريب بما يكفي ليبدو حقيقيًا للعين البشرية.
قدمت Google أداتين جديدتين للذكاء الاصطناعي لهذه الوظيفة. الأول يسمى SR3 ، أو الدقة الفائقة عبر الصقل المتكرر ، ويعمل عن طريق إضافة ضوضاء إلى الصورة ثم إزالتها. من خلال سلسلة من العمليات الحسابية الاحتمالية المستندة إلى قاعدة بيانات كبيرة من الصور وبعض سحر التعلم الآلي ، يمكن لـ SR3 تخيل شكل إصدار فائق الدقة لصورة بكسل منخفضة الدقة.
الأداة الثانية هي CDM ، أو نماذج الانتشار المتتالية. تصف Google هذه بأنها "خطوط أنابيب" يمكن من خلالها توجيه نماذج الانتشار - بما في ذلك SR3 - لترقية الصورة عالية الجودة. يأخذ نماذج التحسين ويحولها إلى صور أكبر.
باستخدام نماذج تحسين مختلفة بدقة مختلفة ، فإن نهج CDM قادر على التفوق في الأداء على طرق ترقية الصور البديلة ، وفقًا لـ Google. تم اختبار محرك الذكاء الاصطناعي الجديد على ImageNet ، وهي قاعدة بيانات عملاقة لصور التدريب التي يشيع استخدامها للبحث في التعرف البصري على الأشياء.
النتائج النهائية لـ SR3 و CDM مبهرة. في اختبار قياسي مع 50 متطوعًا بشريًا ، تم الخلط بين صور الوجوه البشرية التي تم إنشاؤها بواسطة SR3 على أنها صور حقيقية حوالي 50 ٪ من الوقت - وبالنظر إلى أن الخوارزمية المثالية يجب أن تحقق 50 ٪ ، هذا مثير للإعجاب. يجدر التكرار أن هذه الصور المحسّنة ليست مطابقة تمامًا للنسخ الأصلية ، بل تم حسابها بعناية استنادًا إلى رياضيات الاحتمالات.
تعد Google بالكثير من محركاتها الجديدة للذكاء الاصطناعي والتقنيات ذات الصلة - ليس فقط من حيث زيادة صور الوجوه والأشياء الطبيعية الأخرى ، ولكن أيضًا في مجالات أخرى من النمذجة الاحتمالية.
اقرأ أيضا: