Tādi lasītāji kā jūs palīdz atbalstīt MUO. Veicot pirkumu, izmantojot saites mūsu vietnē, mēs varam nopelnīt filiāles komisiju.
Pēdējā desmitgadē 5 MP kamera palīdzēs uzņemt vislabāko iespējamo attēlu. Tomēr tas pats attēls izskatītos zemākas kvalitātes, jo šodien jūs varat iegūt daudz skaidrākus un augstas izšķirtspējas fotoattēlus.
GFPGAN ir brīvi lietojama atvērtā pirmkoda programmatūra, kas var palielināt šo attēlu izšķirtspēju un padarīt tos labākus, kā arī novērš dažus bojājumus. Lūk, kā uzlabot un atjaunot fotoattēlus, izmantojot GFPGAN.
Kas ir GFPGAN?
GFPGAN (Generative Facial Prior Generative Adversarial Network) ir atvērtā pirmkoda lietotne, kas pieejama bezmaksas lietošanai vietnē GitHub. Varat lejupielādēt kodu vai izmantot kādu no tiešsaistes versijām, lai uzlabotu attēla mērogu.
Lietojumprogramma izmanto iepriekš apmācītu GAN modeli. GAN modelī tiek izmantota datu kopa, lai identificētu modeļus un aizpildītu nepilnības jūsu attēlā mašīnmācīšanās algoritmi un neironu tīkli.
Citiem vārdiem sakot, lietotnei ir inteliģents apstrādes algoritms, kas nemanāmi aizvieto bojāto vai izplūdušo attēla daļu ar līdzīga izskata citu fotoattēlu fragmentiem.
Kā uzlabot attēla izšķirtspēju, izmantojot GFPGAN
Darbības, lai uzlabotu un atjaunotu attēlus, izmantojot GFPGAN AI, ir diezgan vienkāršas. Viss, kas jums jādara, ir augšupielādēt savu attēlu vietnē un gaidīt, kamēr programma pabeigs transformāciju. Lūk, kā to izdarīt.
- Atveriet GFPGAN lapu GitHub.
- Atveriet kādu no pieejamajām tiešsaistes demonstrācijām. Piemēram, Atkārtot.
- Ritiniet uz leju un noklikšķiniet uz lodziņa zem img sadaļu, lai augšupielādētu attēlu. Varat arī vilkt un nomest attēlu vai uzņemt to, izmantojot tīmekļa kameru.
- Kad attēls ir augšupielādēts, pielāgojiet to versija un mērogā iestatījumi. Pēc noklusējuma versija ir iestatīta uz jaunāko. Lai iegūtu labākus rezultātus, varat palielināt mērogošanas koeficientu.
- Klikšķis Iesniegt un gaidiet, līdz programma ģenerēs rezultātus. Atkarībā no mērogošanas faktora un raupjuma attēlā var redzēt redzamas atšķirības.
- Tagad varat kopīgot vai lejupielādēt savu attēlu no pieejamajām opcijām.
Tas ir viss. Jūs esat veiksmīgi palielinājis un atjaunojis attēlu, izmantojot GFPGAN algoritmu. Varat pielāgot versijas un mērogošanas koeficientu, lai iegūtu dažādus rezultātus.
GFPGAN AI ierobežojumi
Lai gan attēla atjaunošanas rīki darbojas kā brīnums, ir daži ierobežojumi, kurus pat AI nevar atrisināt.
Piemēram, attēla palielināšanas algoritms veic minējumus, pievienojot papildu pikseļus. Tas neko nerada, bet gan mācās no iepriekš sagatavotā modeļa un izmanto esošos datus, lai veiktu tuvu minējumu. Tāpēc pastāv iespēja, ka persona var izskatīties pavisam savādāk nekā oriģināls.
Tomēr algoritms ir tik nemanāms, ka identitātes zudums notiek reti. Tomēr ir vērts pieminēt, ka ir nereāli gaidīt, ka AI ģenerēs precīzu personas tēlu. Labākajā gadījumā jūs varat sagaidīt augstu precizitāti; dažos gadījumos tā var būt pavisam cita persona.
Arī GFPGAN ir precīzi izveidots sejas atjaunošanai. Tāpēc, ja vēlaties atjaunot ainavu vai objektu, rezultāti var nebūt iespaidīgi. Dažos gadījumos objekts var izskatīties pārāk rediģēts vai gluds. Tādējādi attēls izskatās nedabisks. Vislabāk būtu izmantot fotoattēlu rediģēšanas programmatūru, piemēram, Photoshop, lai manuāli pielāgotu uzlaboto attēlu, lai tas izskatītos dabiski.
Pašlaik GFPGAN vēl nav sasniedzis savu maksimālo potenciālu. Tāpēc jūs atklāsiet, ka uzlabotie attēli nav tik asi. Un fotogrāfijas izskatās pārāk gludas. Jūs varat asināt attēlu, izmantojot Photoshop lai sasniegtu labākus rezultātus.
Visbeidzot, rīkam ir ierobežots apstrādes jaudas apjoms. Tāpēc liela faila uzlabošana var būt apgrūtinoša. Bet vecam zemas izšķirtspējas attēlam nebūs liela faila lieluma.
Atšķirības GFPGAN versijās
GFPGAN algoritmam ir dažādas versijas, kuras varat izmantot. Jaunākais, protams, ir labāks, taču tas ne vienmēr ir konstruktīvs dažos lietošanas gadījumos. Piemēram, 1. versija var krāsot jūsu fotoattēlu, taču izstrādātāji noņēma šo funkciju vēlākos atjauninājumos.
Šeit ir norādītas katras versijas priekšrocības un ierobežojumi, lai jūs varētu pieņemt apzinātu lēmumu uzlabot sava attēla skalu. Dažas versijas nav pieejamas tiešsaistē, tāpēc tās ir jālejupielādē no GitHub lapas un jāizmanto savā datorā.
1. versija
Pirmā GFPGAN versija ir iespaidīga. Tas ģenerē izvadi, kas ir ļoti līdzīga ievades attēlam. Turklāt tai ir iekrāsošanas funkcija, kas automātiski iekrāso jūsu melnbalto attēlu. Tomēr tam var būt grūti atjaunot bojātus attēlus.
Versija 1.2
Otrā versija jeb versija 1.2 ir jaunināts algoritms. Tas padarīs jūsu attēlus ļoti augstas izšķirtspējas. Vienīgais šīs versijas trūkums ir tās labākā kvalitāte. Uzlabotais attēls izskatās pārāk spīdīgs un nedabisks skaistumkopšanas grima funkcijas dēļ.
Šķiet, ka rīks ievieš HDR tehnoloģiju, lai iegūtu labākus attēlus. Tomēr šī funkcija vislabāk darbojas ainavām un vienlaikus var padarīt sejas attēlu līdzīgu gleznai. Tātad, jūs varat izmantot šo versiju fotoattēliem ar ainavām. Ja vēlaties attēliem pievienot efektu manuāli, skatiet mūsu detalizēto ceļvedi kā izveidot viltotu HDR attēlu, izmantojot Photoshop.
Versija 1.3
Versija 1.3 ir labāka par iepriekšējām divām versijām. Tas samazina pārāk spīdīgo efektu no versijas 1.2 un padara attēlus dabiskākus. Tomēr fotogrāfijas joprojām nav asas, un dažos gadījumos varat zaudēt personas identitāti. Tomēr tas nodrošina vislabākos rezultātus salīdzinājumā ar iepriekšējām versijām.
Versija 1.4
Lai iegūtu labākus rezultātus, 1.4. versija ir nedaudz atjaunināta no 1.3. versijas. Tas var strādāt ar ļoti zemas kvalitātes attēliem, nodrošinot vislabākos rezultātus. Turklāt šī versija var arī dabiski noņemt bojājumus no fotoattēla.
Bez piepūles uzlabojiet un atjaunojiet savus zemas kvalitātes attēlus
GFPGAN ir brīvi lietojams AI, kas pārvērš zemas kvalitātes attēlus augstas izšķirtspējas. Rīks joprojām ir izstrādes stadijā, tāpēc nākotnē ir iespējams redzēt labākas versijas. Lai gan tas tiek regulāri atjaunināts, GitHub vietnē varat atrast vecākas versijas.
Dažas versijas labāk darbojas konkrētiem uzdevumiem, turpretim dažreiz visi rezultāti izskatās identiski. Vislabāk ir izmēģināt visus pieejamos uzlabojumus, piemēram, versiju un mērogošanas faktoru, lai nodrošinātu vislabākos rezultātus.