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有码变高清!AI 修图 PULSE 一秒还原马赛克,杜克大学出品

2020-06-24 01:35

有码变高清!AI一秒还原马赛克,杜克大学出品

像素不够,后期修图来凑?

在知乎搜索低像素修图,结果求助帖多到刷不完,而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱,重点是效果不知道会怎么样。

不过,近日杜克大学(Duke University)研究团队开发了一款AI修图黑科技PULSE,可以解决所有低像素烦恼。据说它能够将图像原始分辨率放大64倍,任何渣画质都可以秒变高清、逼真图像,甚至被打了马赛克的人脸图像,毛孔、皱纹,头发也都能被清晰还原

马赛克秒变高清人像

PULSE是一种新型超分辨率算法,它通过潜在空间探索对照片采样,可以将16x16像素的低分辨率(Low Resolution,简称LR)放大到1024x1024像素的高分辨率(High Resolution,简称HR),在几秒内增加了64倍,而传统方法最多只能放大8倍。

先来看一组示例,修图界最难处理的LR大头照,经过PULSE也可以秒变高清、细腻的图像。

更重要的是,PULSE可以定位面部的关键特征,以更高分辨率生成一组类似的细节。图中尽管头像被打上了马赛克,PULSE也可以自行“想象”出诸如眉毛、睫毛、头发、脸型等面部细节,形成高清、逼真人像。

不过,过度虚化产生的人像只是一种虚拟的新面孔,事实上它并不存在。正因如此,这项技术不能用于身份识别。比如监控摄像头拍摄的失焦、无法辨别的图片,不能通过PULSE还原成真实存在的人像。

一位杜克大学研究小组的计算机科学家Cynthia Rudin说“此前从来没有如此超高分辨率的图像被制作出来,它能够产生不存在的新面孔,而且看起来很真实”。

同时,她补充到,这项研究所采取的技术可以广泛应用于医学、显微镜、天文学,以及卫星图像等领域。另外,该研究团队已将论文已经发表至预印论文库arVix,同时被IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR 2020)收录。

“缩减损失”,超越常规修图法

对于一个LR图像,传统将HR分辨率部分匹配给LR图像而获取超高分辨率(SR)的方式,往往会导致HR图像出现感光度差、不平滑,画面失真的情况。

在本次研究中,杜克大学研究团队开拓了一种新思路,提出新型超分辨率算法PULSE,它不是遍历LR图像来慢慢添加细节,而是发现与HR相对应的LR,通过“缩减损失”的方式得到SR图像。

原始LR(第一行),PULSE输出HR(中间行),HR对应的LR(最后一行)

PULSE使用了生成对抗网络(GAN),它是一种训练模型,顾名思义,通过对抗博弈的方式来进行目标训练。其主要结构包括一个生成器(Generator)和一个鉴别器(Discriminator),在同一组照片训练中,一个负责训练接收到的图像并输出,一个负责接收该输出,并检验其是否足够逼真。

以下是与原图对比后的试验结果:

图中,第一行为原图,第二行为通过“缩减损失”得到的HR所对应的LR,而第三行经过PULSE得到的HR,可以看出,尽管与原图还存在细微的差别,但还原度已经非常高。

论文中表明,为了检验PULSE在SR方面的优势,杜克大学研究团队采用4种不同的图像缩放方法与其进行了比较研究。本次研究利用CelebA HQ数据集中的1440张图像,以x8,x64的比例因子,对LR面部图像,尤其是眼部、唇部以及头发等细节之处进行了试验。

PULSE呈现出了明显的优势,尤其是在X64分辨率下,模糊头像被完全还原,尤其是在眼唇等细节之处,其他方法几乎达不到这样的效果。

另外,针对测试结果,研究人员采用感知超分辨率常见的MOS测试方式,邀请五位评分者对图像结果进行了1-5的打分,结果显示,HR源高清图像分辨率得分为3.74,而PULSE达到了3.60,仅差0.14,可以说几乎达到了真实的高质量图像的水平。

不过,研究人员也承认PULSE还不是很完美。它产生的高分辨率图像与专业原图像相比还有一定的差别。但随着技术和工具的改进,这项技术会被一点点的完善。

现在研究团队已经将PULSE发布到Github开源平台,而且收割了569科颗星星。有修图烦恼的朋友可以安装体验一下~(Github地址:https://github.com/adamian98/pulse)

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