La herramienta es capaz de intervenir fotografías de muy baja calidad y convertirlas en hiperrealistas, llevándolas de medir 32×32 pixeles a los 1024×1024.
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Google dio a conocer una nueva tecnología basada en Inteligencia Artificial que facilita el mejoramiento de imágenes a un nivel hiperrealista. La herramienta, que trabajar en «superresolución» es capaz de llevar fotografías de 32×32 pixeles hasta los 1024×1024.
El funcionamiento está basado en dos recursos desarrollados por la empresa. El primero es el SR3 o «superresolución mediante refinamiento repetido».
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«SR3 es un modelo de difusión de superresolución que toma como entrada una imagen de baja resolución y crea una imagen de alta resolución correspondiente a partir de ruido puro», escribe Google en su blog. «El modelo se entrena en un proceso de corrupción de imagen en el que el ruido se agrega progresivamente a una imagen de alta resolución hasta que solo queda ruido puro».
«Luego aprende a revertir este proceso, comenzando con ruido puro y eliminando progresivamente el ruido para alcanzar una distribución objetivo a través de la guía de la imagen de entrada de baja resolución», indica.
Gracias a esta herramienta, se ha logrado hacer mejoras en escalas de 8x con resultados fotorrealistas.
El segundo paso es el lleva por nombre CDM, «un modelo de difusión condicional de clase entrenado en datos de ImageNet para generar imágenes naturales de alta resolución», detalla Google.
«Dado que ImageNet es un conjunto de datos difícil y de alta entropía, creamos CDM como una cascada de múltiples modelos de difusión. Este enfoque en cascada implica encadenar varios modelos generativos en varias resoluciones espaciales: un modelo de difusión que genera datos a baja resolución, seguido de una secuencia de modelos de difusión de superresolución SR3 que aumentan gradualmente la resolución de la imagen generada a la resolución más alta«, destaca la nota.
«Con SR3 y CDM hemos llevado el rendimiento de los modelos de difusión al estado de la técnica en los puntos de referencia de generación de ImageNet de superresolución y condicional de clase«, escriben los investigadores de Google.
Google mostró varios ejemplos en un video en los que da cuenta de los cambios que sufren las imagenes al ser sometidas a esta herramienta que aspiran puedan poner a disposición de los usuarios dentro del menor tiempo posible.
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