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Erledigt - Von LOW Quali zu HD !

Photoshop

Andre_S

unverblümt

Das Zauberwort dafür ist...
Generative Adversarial Network (GAN)
Hochinteressant. Im Prinzip das was unser Gehirn mit seinem Schubladendenken auch macht. Wenn man die Augen bei grob verpixelten Gesichtern soweit zukneift bis die Blöcke sich auflösen erkennt man plötzlich Gesichter die man zuvor nicht erkennen konnte. Das Gehirn stellt dabei, wie bei GAN, anhand Erfahrungen eine Warscheinlichkeitsberechnung an. Bei Gesichtern funktioniert das besonders gut weil unsere Gesichtserkennung recht starkt ausgeprägt ist.
Wenn die Person bekannt ist und man GAN mit vielen höher auflösenden Vergleichsfotos füttern kann könnte das Ergebnis recht gut ausfallen.
 

liselotte

Bärliner Jung

Kleine Leseprobe
ENHANCE !: Upscaling Bilder CSI-Stil mit generativen adversarial neuronalen Netzen

Ich habe auf der Bangbangcon 2017 einen blitzschnellen Vortrag über GAN gehalten! Sie können das Video ansehen oder eine schriftliche Version des unten stehenden Vortrags lesen.

Wenn Sie jemals die CSI-Sendung gesehen haben, haben Sie vielleicht bemerkt, dass es, obwohl es im Hinblick auf den Unterhaltungswert ziemlich gut abschneidet, in Bezug auf die genaue Darstellung dessen, was Computer machen, nicht ganz so gut funktioniert.

Ich habe viel zu lange nach den besten (schlimmsten?) Beispielen gesucht und ein unglaubliches Beispiel gefunden, bei dem ein Charakter tatsächlich sagt: "Ich werde eine GUI-Schnittstelle in Visual Basic erstellen, um zu sehen, ob ich eine IP-Adresse verfolgen kann! "Ich habe keine Worte dafür. Nun, ein Teil von mir möchte sagen: "Hast du von React Native gehört?" Aber trotzdem.

Das ungeheuerlichsten und konsistentes Beispiel für diese Art der Sache ist natürlich, der berüchtigte „Zoom und verbessern“, wo die Charaktere eine niedrige Auflösung Überwachungskamera Bild eines Gesichts oder einen Nummernschildes nehmen müssen, und sie in eine umwandeln kristallklares Bild, das sie verwenden können, um den Verbrecher zu fangen.

Wenn Sie etwas über Computer wissen, lachen Sie wahrscheinlich, wenn Sie Leute sehen, die das in TV-Shows tun. Wir alle wissen, dass das unmöglich ist ... oder?

Es stellt sich heraus, dass neuere maschinelle Lerntechniken dies (irgendwie) möglich gemacht haben! Schauen wir uns an, wie das funktioniert.
 
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