Новини Пристрої 25.08.2022 о 17:49 comment views icon

Google розробила нейромережевий алгоритм, який здатен суттєво покращувати якість нічних знімків

author avatar

Олександр ШвецьСтажер

Репутація Наднизька

Google Research презентували технологію зменшення шуму на зображенні, яка може суттєво покращити якість фотографії в умовах слабкого освітлення.

Інструмент під назвою RawNeRF (Raw Neural Radiance Fields) розроблений на базі штучного інтелекту. Він здатний реконструювати темну сцену з усуненням шумів, значно перевершуючи аналоги. Та найбільш дивовижним є те, технологія прибирає шуми з мінімальною втратою якості та набагато меншою кількістю видимих дефектів зображення, що виникають при стисненні знімка. Секрет нової технології в тому,  що штучний інтелект навчається на необроблених даних зображення, а не на JPEG з постобробкою.

На відео, опублікованому членом команди Google Research Беном Мілденхоллом, видно, як RawNeRF прибирає шум та покращує знімок, зроблений при мінімальному освітленні. 

Та це не всі переваги RawNeRF. Технологія здатна комбінувати зображення, зроблені з різних точок огляду камери, щоб реконструювати сцену та подивитися на неї під різними кутами. 

Сцени реконструюються в лінійному колірному просторі HDR, який може опрацьовувати такі деталі, як зміна експозиції, використання показу тонів і зміна фокуса.

Технологія багато в чому є революційною і може принести Google чимало прибутку. Будь-яка камера, навіть найсучасніша, не може позбутися усіх шумів під час знімання в умовах поганого освітлення. Новий інструмент повністю змінює “правила гри”, дозволяючи фотографам “бачити навіть в темряві”.

Раніше повідомлялося, що Google створив Transframer – генеративну нейромережу, яка здатна генерувати короткі відео за єдиним зображенням

Джерело: TechSpot


Що думаєте про цю статтю?
Голосів:
Файно є
Файно є
Йой, най буде!
Йой, най буде!
Трясця!
Трясця!
Ну такої...
Ну такої...
Бісить, аж тіпає!
Бісить, аж тіпає!
Loading comments...

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: