Разработанный командой Модуль Python PULSE вряд ли может применяться для распознавания лиц с такими результатами. Однако, ему могут найти применение в астрономии, медицине или в художественной сфере.
PULSE дает более широкое понимание исходной картинки, отмечают исследователи. Все же оно не воспроизводит лицо или объект с исходного изображения, а предлагает несколько вариантов похожих.
В качестве примера, исследователи приводят в пример недавний снимок черной дыры, который был очень размыт. Если сочетать PULSE с инструментом визуализации на ИИ, которые генерируют астрономические изображения, ученые могут получать возможные астрофизические сценарии.
«Мы доказали, что вы не можете распознать лица по размытым изображениям, потому что здесь слишком много возможностей. Таким образом, масштабирование и улучшение, превышающие определенный пороговый уровень, не могут существовать»
Синтия Рудин, профессор компьютерных наук в Университете Дьюка
В традиционном методе распознавания лиц, изображение с низким разрешением загружают в систему, а та пытается «угадать», каких пикселей не хватает и какие надо достроить. До этого алгоритм проходит несколько стадий обучения. В результате этого усреднения текстурированные участки волос и кожи выглядят нечеткими.
В случае с PULSE ситуация иная. Система не считывает изображение с низким разрешением и медленно добавляет в него новые детали. Она просматривает сгенерированные ИИ примеры лиц с высоким разрешением, в поисках тех, которые максимально похожи на входной снимок при уменьшении до того же размера.
Сейчас PULSE оптимизирован именно для работы с портретами. Дело в том, что он функционирует на алгоритме NVIDIA StyleGAN, который создает фотореалистичные лица.
Читать также:
Посмотрите на закат в других мирах: как Солнце заходит на Марсе, Титане и Уране
Посмотрите на гигантские одноклеточные организмы, которых нашли ученые