AI सॉफ्टवेयर जो एक मिनट में फोटो को पुनर्स्थापित करता है

यह मानते हुए कि आप मेरी उम्र के आसपास कहीं भी हैं, मुझे यकीन है कि आपके पास अपने माता-पिता और दादा-दादी की बहुत सारी तस्वीरें हैं जो बेहतर रही हैं (तस्वीरें, आपके पूर्वज नहीं)। किसी भी दर पर, अब आप उन पुराने, खरोंच, झुर्रीदार और फटे प्रिंटों को ले सकते हैं और उन्हें पहले की फ़ोटोशॉप जानकारी के बिना पुनः स्थापित कर सकते हैं।

जीएफपी-जीएएन (जेनरेटिव फेशियल प्रायर-जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क) नामक एक मस्तिष्क नेटवर्क आपकी पुरानी और क्षतिग्रस्त तस्वीरों को बड़ी गति और सटीकता के साथ पुन: स्थापित करता है। फिर भी, सभी एआई-आधारित उपकरणों की तरह, इसमें भी कमियां हैं। इस तरह, हमें महान और बुरे को देखना चाहिए और देखना चाहिए कि यह मेज पर क्या लाता है।

सॉफ्टवेयर लिंक: Github

लुई बूचार्ड ने हमें एक ब्लॉग प्रविष्टि में डिवाइस को नोटिस करने के लिए प्रेरित किया, जिसकी उन्होंने व्याख्या की थी। जाहिर है, इसी तरह एक अन्वेषण पत्र भी है जहां आप इस मॉडल के बारे में अधिक विस्तार से जान सकते हैं। संक्षेप में कहें, जब आप GFP-GAN में अपनी तस्वीर जोड़ते हैं, तो यह तस्वीर में किसी व्यक्ति के पदार्थ का केवल एक अनुमान ही बनाता है। वैसे भी, ज्यादातर मामलों में, वे पहली तस्वीर के करीब रफ़ू लगते हैं।

एआई यह पता लगाने का प्रयास करता है कि तस्वीर में क्या है और बाद में पिक्सेल जोड़ें या छिद्रों को भरें। अन्य तुलनीय मॉडलों के विपरीत, जीएफपी-जीएएन आंखों और मुंह जैसे महत्वपूर्ण चेहरे के तत्वों के आसपास केंद्रित है। अंत में, यह जांचने के लिए कि क्या दोनों में अभी तक अपरिवर्तित व्यक्ति है या नहीं – जो हमें नवाचार की सबसे बड़ी कमियों में से एक के लिए प्रेरित करता है, पहले के साथ बाद की तस्वीर का एक संबंध है।

फोटो AI तकनीक

पारंपरिक चित्र सुधार रणनीतियाँ क्षतिग्रस्त या धुंधली तस्वीरों को पुन: पेश करने और नए बनाने के लिए विभिन्न नवाचारों का उपयोग करती हैं। बहरहाल, यह अक्सर निम्न गुणवत्ता वाली तस्वीरें लाता है। GFP-GAN चित्र युग की प्रक्रिया के दौरान विभिन्न चरणों में समूह के अपने मॉडल को प्रकाशित करने के लिए एक मौजूदा मॉडल (NVIDIA के StyleGAN-2) के पहले से तैयार संस्करण का उपयोग करता है। इसके लिए तस्वीरों में लोगों का कैरेक्टर बना रहता है।

किसी भी मामले में, कार्यप्रणाली की कुछ कमियों को सामने लाता है। बाद की तस्वीरें कभी-कभी बहुत तेज नहीं हो सकतीं, कुछ परिणाम अस्वाभाविक हैं, व्यक्तित्व में अभी भी थोड़ा सा अंतर है। हम निश्चिंत नहीं हो सकते कि पुन: प्रस्तुत चित्र पहले के बराबर होगा, यह अकल्पनीय है।

लुई कहते हैं, “अगर हम पर्याप्त रूप से भाग्यशाली हैं, तो तस्वीर हमारे दादा के समान होगी, ” फिर भी यह एक बाहरी बाहरी व्यक्ति प्रतीत होना चाहिए। हालांकि परिणाम बहुत अच्छे हैं, लेकिन इस तरह एआई उपकरणों का उपयोग करते समय यह याद रखने वाली बात है। इस घटना में कि आप GFP-GAN को आज़माना चाहते हैं, आप इसे GitHub पर ट्रैक करेंगे।

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