نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأخذ الصور المضطربة ويعزز الدقة بمقدار 60 مرة

قام باحثون من جامعة ديوك بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على أخذ صور مضطربة ومتقطعة وتصويرها بدقة عالية. وفقًا لموقع TechXplore ، يمكن للنموذج أخذ عدد قليل من البكسل وتكبير الصور لإنشاء وجوه واقعية تبدو حقيقية بمقارنة مع الصورة الأصلية. يخترع النموذج ميزات بين خطوط الصورة الأصلية.

تعتبر هذه الأبحاث مثالًا على الدقة الفائقة. كما أوضح سينثيا رودين من فريق علوم الحاسوب بجامعة ديوك لموقع TechXplore ، أن هذا المشروع البحثي يحقق رقمًا قياسيًا في الدقة الفائقة ، حيث لم يتم إنشاء صور بمثل هذه الدقة من قبل من عينة صغيرة من البكسل الأصلية. وأكد الباحثون على أن النموذج لا يعيد إنشاء وجه الشخص في الصورة الأصلية منخفضة الجودة. بدلاً من ذلك ، يولد وجوه جديدة ، ويملأ التفاصيل التي لم تكن موجودة من قبل. لهذا السبب ، لا يمكن استخدام النموذج لأي شيء مثل أنظمة الأمان ، لأنه لن يكون قادرًا على تحويل الصور غير واضحة إلى صور لشخص حقيقي.

تعمل تقنيات الدقة الفائقة التقليدية عن طريق تخمين البكسل اللازمة لتحويل الصورة إلى صورة بدقة عالية ، بناءً على الصور التي تعلمها النموذج من قبل. نظرًا لأن البكسل الإضافية هي نتيجة لالتقاطات ، لا تتطابق جميع البكسل مع البكسل المحيطة بها ، وقد تبدو بعض المناطق من الصورة مُضطربة أو مشوهة. استخدم باحثو جامعة ديوك طريقة مختلفة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. يعمل النموذج الذي أنشأه باحثو ديوك عن طريق أخذ صور منخفضة الدقة وإضافة تفاصيل إلى الصورة مع مرور الوقت ، مع الإشارة إلى وجوه ذكاء اصطناعي منشأة بدقة عالية كأمثلة. يشير النموذج إلى الوجوه المنشأة بالذكاء الاصطناعي ويحاول العثور على وجوه تشبه الصور المستهدفة عندما يتم تصغير الوجوه المنشأة إلى حجم الصور المستهدفة.

أنشأ فريق البحث نموذج شبكة عصبونية توليدية ومعارضة لتحديد إنشاء صور جديدة. في الواقع ، شبكتان عصبونيتان متدربتان على نفس مجموعة البيانات وموجهتان ضد بعضهما البعض. تُكلف الشبكة الأولى بإنشاء صور وهمية تقلد الصور الحقيقية في مجموعة التدريب ، بينما تُكلف الشبكة الثانية بتحديد الصور الوهمية من الصور الحقيقية. يتم إعلام الشبكة الأولى عندما يتم تحديد صورها على أنها وهمية ، وتحسن حتى تكون الصور الوهمية على أمل أن تكون غير قابلة للتمييز عن الصور الحقيقية.

سُمي الباحثون نموذج الدقة الفائقة PULSE ، وينتج النموذج باستمرار صور عالية الجودة حتى لو تم تقديم صور مضطربة للغاية لا يمكن لأساليب الدقة الفائقة الأخرى إنشاء صور عالية الجودة منها. يمكن للنموذج حتى إنشاء وجوه تبدو حقيقية من صور حيث تكون ميزات الوجه قابلة للتمييز بالكاد. على سبيل المثال ، عند تقديم صورة لوجه بدقة 16×16 ، يمكنه إنشاء صورة 1024×1024. يتم إضافة أكثر من مليون بكسل خلال هذه العملية ، وملء التفاصيل مثل خيوط الشعر والتجاعيد والضوء. عندما قيم الأشخاص 1440 صورة تم إنشاؤها بواسطة PULSE مقابل صور تم إنشاؤها bằng أساليب الدقة الفائقة الأخرى ، سجلت صور PULSE التي تم إنشاؤها باستمرار أعلى التقييمات.

على الرغم من أن الباحثين استخدموا نموذجهم على صور لوجوه الناس ، يمكن تطبيق نفس التقنيات التي يستخدمونها على أي كائن. يمكن استخدام الصور منخفضة الدقة لإنشاء صور عالية الدقة للكائنات ، مما يفتح المجال لتطبيقات ممكنة لمجموعة متنوعة من الصناعات والمجالات من المجهر ، والتصوير الفضائي ، والتعليم ، والتصنيع ، والطب.