Pixelmator, Kullanıcılarına Yapay Zeka Güdümlü Süper Çözünürlük Getiriyor

Pixelmator, yakın zamanda bir fotoğraf işleme uygulaması olan Pixelmator Pro sahiplerinin yapay zeka tarafından desteklenen süper çözünürlüklü bir araçtan faydalanmasını sağladı.

Süper çözünürlük, bulanık ve düşük çözünürlüklü fotoğrafların iyileştirilmesini ve görüntünün çözünürlüğünün artırılmasını sağlar. Süper çözünürlük teknolojisi, görüntüleri etkileyici bir şekilde keskinleştirerek, suç dizilerinde sıkça görülen "geliştirme" klişesini çağrıştırır. Pixelmator, fotoğraf düzenleme yazılımının Pro sürümüne "ML Süper Çözünürlük" aracını eklediğini yakın zamanda duyurdu. Pixelmator'ın bazı sonuçlarının gösterimi burada görülebilir.

Aracın ilk testleri, metin, fotoğraf ve illüstrasyon dahil olmak üzere birden çok görüntü türünde bulanıklığı azaltabildiğini gösteriyor. Gibi The Verge tarafından bildirildi, program tarafından oluşturulan sonuçlar, genellikle En Yakın Komşular ve Çift Doğrusal algoritmalar gibi algoritmaları kullanan diğer görüntü yükseltme araçlarından da daha iyi görünüyor.

Süper çözünürlükle ilgili araştırmalar Google, Microsoft ve Nvidia gibi çeşitli teknoloji şirketleri tarafından yürütüldü. Birden fazla şirket kendi süper çözünürlüklü algoritmalarını tasarladı, ancak farkı süper çözünürlüklü cihazları eğitmek için kullanılan yöntem aynı temel ilkeleri kullanıyor.

ML Süper Çözünürlük ve diğer süper çözünürlük araçları, düşük çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü görüntü çiftleri kullanılarak eğitilir. Düşük çözünürlüklü görüntüler genellikle normal, yüksek çözünürlüklü görüntülerin yalnızca küçültülmüş versiyonlarıdır. Düşük çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü görüntüler arasında karşılaştırmalar yapılır ve makine öğrenmesi algoritmaları, yüksek çözünürlüklü görüntülerdeki piksel bölgelerinin düşük çözünürlüklü görüntülerden nasıl farklı olduğunu öğrenir. Amaç, sinir ağlarının daha yüksek çözünürlüklü bir görüntüye yol açacak piksel desenlerini ayırt etmeyi öğrenmesidir. Daha sonra, görünmeyen bir görüntüyle sunulduğunda çözünürlüğü artırmak için görüntüye piksellerin nereye ekleneceğini tahmin etmek için bu farklılık modellerini kullanabilir.

Süper çözünürlüklü uygulamalar çeşitli yöntemlerle oluşturulabilir. Örneğin, bir süper çözünürlük yöntemi , kullanılmasıdır Generatif Düşman Ağları (GAN'lar). GAN'lar aslında sıfır toplamlı oyun ve aktör-eleştirmen modeli gibi Oyun Teorisinden ödünç alınan kavramlarla karşı karşıya getirilmiş iki sinir ağıdır. Esasen, bir sinir ağının işi sahte görüntüler oluşturmak, diğer ağın işi ise bu sahte görüntüleri tespit etmektir. Sahteleri oluşturan ağa üretici, bunları tespit eden ağ ise ayrımcı olarak adlandırılır.

Pixelmator'ın Süper Çözünürlük aracı durumunda, 29 evrişimsel katman görüntüyü taradıktan sonra görüntüyü büyüten bir "büyütme" bloğu da uygulayan bir evrişimsel sinir ağı oluşturuldu. Büyütülmüş görüntü dizisi daha sonra sonradan işlenir ve iyileştirilmiş çözünürlüğe sahip geleneksel bir görüntüye geri dönüştürülür. Ağ ayrıca görüntüyü gürültüden arındıran ve sıkıştırma eserleriyle ilgilenen işlevler içerir, böylece görüntünün bu yönleri büyütülmez. Pixelmator'ın algoritmaları, Pixelmator Pro uygulamasına dahil edilebilmeleri ve çeşitli cihazlarda çalıştırılabilmeleri için araştırma ortamlarında kullanılan algoritmalardan çok daha küçüktür. Eğitim veri kümesi, benzer uygulamalar için kullanılan diğer veri kümeleriyle karşılaştırıldığında oldukça küçüktür, algoritmaları eğitmek için yalnızca 15000 örnek kullanılmıştır.

The Verge'e göre, tüketicilerin kullanımına sunulan başka süper çözünürlük araçları da mevcut. Örneğin, Adobe'nin Adobe Camera paketinde kendi süper çözünürlük aracı da bulunuyor, ancak Pixelmator'ın aracı en tutarlı yüksek kaliteli görüntüleri üretiyor gibi görünüyor.