Ormai l’intelligenza artificiale (con i suoi pro e anche contro) sta dominando la scena di quest’era altamente tecnologica. Con quella disciplina che studia se e in che modo si possano realizzare sistemi informatici intelligenti in grado di simulare la capacità e il comportamento del pensiero umano, ci si può far tutto. Anche restaurare vecchie foto. 
L’intelligenza artificiale insita in GFP-GAN può correggere la maggior parte delle tue vecchie foto in una frazione di secondo. E il vantaggio più grande è che l’applicazione è completamente gratuita.
Chi pensava che quelle vecchie foto oramai sbiadite, figlie di macchinette fotografiche non digitali, sarebbe rimaste tali, si sbagliava di grosso. Restaurare, d’altronde, fa rima con “ri-masterizzare”, grazie ai ricercatori di Tencent. Che hanno realizzato questo nuovo modello di intelligenza artificiale, che integra anche un modulo che dà la priorità ai visi e migliora l’immagine di partenza. Migliorandola grazie a risultati incredibili.
Funziona bene anche con input di qualità molto bassa o alta
Grazie a questo nuovo modello di intelligenza artificiale completamente gratuito si può correggere la maggior parte delle tue vecchie foto in una frazione di secondo. Funziona bene anche con input di qualità molto bassa o alta, che in genere è piuttosto una sfida.
Il modello AI GFP-GAN si basa su un concept che fa del suo meglio per capire cosa c’è nell’immagine: riempire gli spazi vuoti o aggiungere pixel se l’immagine è a bassa risoluzione. Ma come funziona? Come può un modello di intelligenza artificiale capire cosa c’è nell’immagine e, cosa più impressionante, capire cosa non c’è, ad esempio cosa c’era al posto di questo graffio?
I ricercatori non hanno creato nulla di nuovo, questo va detto. Come è altrettanto veritiero che lo sfruttamento delle nozioni del passato, fanno vivere un presente nel segno di un futuro migliore. In questa situazione l’AI GFP-GAN ha massimizzato le prestazioni dei GAN aiutando il più possibile la rete.
GFP sta per Generative Facial Prior, GAN è l’acronimo di Generative Adversarial Networks: il lato creativo dell’apprendimento automatico, utilizzato principalmente per la generazione di immagini, ma consentono anche la creazione automatica di testi.
FP-GAN non prende uno StyleGAN pre-addestrato e lo riqualifica per orientare le informazioni codificate per il loro compito, ma usa il modello generativo su più scale, durante la codifica dell’immagine fino al codice latente e fino alla ricostruzione.
Certo, non è tutto ora quello che luccica, l’idea dei ricercatori di Tencent è ottima ma non perfetta, c’è ancora il punto debole della nitidezza delle immagini, quei risultati vanno benissimo così.
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