Команда исследователей из NVIDIA, Массачусетского технологического института (MIT) и Университета Аалто придумали способ, как улучшить качество изображений с помощью искусственного интеллекта. Они использовали глубокое обучение, чтобы ИИ смог очищать фотографии от шума и прочих дефектов, не видя чистых снимков. Их работа была представлена на Международной конференции по машинному обучению в Стокгольме.
Используя графические процессоры NVIDIA Tesla P100 и библиотеку для машинного обучения TensorFlow с ускорением cuDNN, команда учёных показала нейросети 50 тыс. изображений из набора ImageNet. Таким образом система научилась восстанавливать качество картинки, реконструировать отсутствующие детали или убирать лишние элементы на фото, сопоставляя пары шумных и чистых изображений.
Со временем ИИ смог определять шум и артефакты на фотографиях и автоматически исправлять недостатки, не нуждаясь в оригинальном снимке. Ниже на видео можно посмотреть результаты его работы.
Судя по предоставленным изображениям, они практически идентичны с чистыми образцами, однако главным преимуществом этой системы является скорость рендеринга, который занимает миллисекунды.
Исследователи полагают, что их разработка может найти практическое применение в медицине, например, для улучшения МРТ-снимков.
Источник: Nvidia