1：名無し： ID:H44DBjnT0 BE:886559449-PLT(22000)
8×8ピクセルに縮小した画像から元の画像を予想する技術をGoogle Brainが開発
ディープラーニングについて研究するGoogle Brainが、高解像度画像を8×8(64)ピクセルに
変換した画像から元の画像を推測する技術「Pixel Recursive Super Resolution」を発表しました。
Pixel Recursive Super Resolution
(PDFファイル)
https://arxiv.org/pdf/1702.00783.pdfGoogle Brain super-resolution image tech makes “zoom, enhance!” real | Ars Technica
https://arstechnica.com/information-technology/2017/02/google-brain-super-resolution-zoom-enhance/
下の画像の右端が元の「ソース画像」で、これを8×8ピクセルサイズに圧縮したのが左端の
「8×8サンプル」です。この8×8サンプルからGoogle Brainのディープラーニング技術が予想した
元画像が中央の列の「32×32サンプル」。8×8サンプルから16倍の解像度にアップスケールされた
予想画像は、8×8サンプルの少ない情報からソース画像に近い画像を再現できているのがわかります。
Google Brainは2つのニューラルネットワークトレーニングを用いて画像予測を行っています。
一つは似たような高解像度イメージを圧縮したデータと8×8サンプルを比較してパターンと色をチェックする
「conditioning network」で、もう一つがPixelCNNを使って高解像の詳細部分を追加する「prior network」。
この2つのニューラルネットワークを組み合わせることで予測画像を作成しているとのこと。
左端が8×8サンプルで、残りの4つがニューラルネットワークから作り出された4種類の予測画像。
人物画だけでなく寝室のイメージを再現することもできます。
もちろんPixel Recursive Super Resolutionは完璧に元画像を再現できるわけではありませんが、
Pixel Recursive Super Resolutionの技術を高めていくことで、映画の世界でよくある「もっと画像をアップ
(ズーム)にしてみて！」というシーンが現実のものになるかもしれません。
http://gigazine.net/news/20170208-pixel-recursive-super-resolution/
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5：名無し： ID:9Gwwd7HD0.net
でも、大量のデータを一気に処理できるのがすごいのか
39：名無し： ID:Mu5cCPIg0.net
>>5
人が想像で復元するレベルに近いからすごいんじゃん
シンギュラリティはすぐそこまで来ているよ
44：名無し： ID:VzHxCgOP0.net
>>39
現状のディープラーニングやってみたら、まだまだ先だとわかるよ
9：名無し： ID:WgUR39Hz0.net
2000年頃の荒いデジタル画像を片っ端からぶちこんで遊ぼうぜ
10：名無し： ID:H9bvT/uN0.net
ヒントでピント
11：名無し： ID:bO6dGdfV0.net
Googleは今こんなインチキ臭いことやってんのか
43：名無し： ID:93nJ9p950.net
>>11
超解像はめっちゃ流行っててどこもやってるよ
13：名無し： ID:E2mpUqDU0.net
スーパーファミコンの頃にあればグラフィックデータを小さくするのに使えたなw
14：名無し： ID:7oWz/eG+0.net
データ圧縮が捗るね
15：名無し： ID:EWgDNY0j0.net
映画でいきなり画像が鮮明になるヤツか
17：名無し： ID:oZgqRG2N0.net
モザイクは関係ないだろ？
22：名無し： ID:dgJJ9/Yc0.net
縮小とモザイクは別だよ
27：名無し： ID:gbeFf65c0.net
ビッグデータ使うから本人よりイケメンに再現されるんだな
28：名無し： ID:yqkDow9g0.net
ブレードランナーの世界きたよ
29：名無し： ID:iEkSZsB90.net
モザイクが巨大化するだけでは？
31：名無し： ID:HD51evxm0.net
予想は予想であり真実と違う
一年前の今日の記事BDレコーダー買ったのにカチャーンが「節電！」とか言ってコンセント引っこ抜くから困ってる
33：名無し： ID:uz/REE7I0.net
真ん中と右で明らかに違う件
53：名無し： ID:ojTtl1C30.net
>>33
右側元の画像で
真ん中が圧縮後アップスケールしたものだろ…
モザイクから予想したものなんだから違って当たり前
ここまで近かったらすごいだろ
55：名無し： ID:6ub6qiWt0.net
>>53
「多分こんな感じ」ってのをやってるからな
34：名無し： ID:PGCgLkNY0.net
動画だと再現率高くなりそう
そういう高解像度化技術あるし
46：名無し： ID:9b/oGSRh0.net
>>34
動画は実際に残されてる情報が解像度より多いからな
37：名無し： ID:1Mwlh3ef0.net
刑事ドラマだと
荒い画像からもっとハッキリ解析してるよ
47：名無し： ID:E2mpUqDU0.net
>>37
どうい
グーグルは科捜研の足元にも及ばない
56：名無し： ID:lGOhv/f/0.net
でも、ある程度事前情報がないと厳しいだろう。
似たようなモザイクでもこれは男性の顔だとか、女性の顔だとか。
60：名無し： ID:6ub6qiWt0.net
>>56
だから事前に学習させるんだよ
そうすると「多分これ」みたいな感じでやってくれる
66：名無し： ID:lGOhv/f/0.net
>>60
いやいや、平均化すれば全く同じモザイク画像になる元画像は何パターンかあるだろ？
いくら学習してもその画像からだけでは予測しきれないものがある。ということを言いたかった。
68：名無し： ID:3a6Pv4Id0.net
似てるけど違うものは
似てないものよりタチが悪い
実際とは違うのにバイアスを与える
78：名無し： ID:8O9YYB6u0.net
刑事ドラマだと、解像度の低い防犯カメラの画像が、署内のパソコンで処理すると解像度が上がって、車のナンバーや犯人の顔が分かったりするけど、本物の警察にもこの技術あるの？
82：名無し： ID:dlVUaAZV0.net
48：名無し： ID:Rzr35fl40.net
昔ジャンプの最後らへんの広告でみた
90：名無し： ID:wQ8CEqhlO.net
細目ソフトで万事解決
気になる記事Google「AI（人工知能）の進化が急激過ぎてヤバイ！！注意を払っていなかった・・・」
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