Home-theater-designers
V zadnjem desetletju bi vam kamera s 5 MP pomagala zajeti najboljšo možno sliko. Vendar pa bi ista slika izgledala slabše kakovosti, saj lahko danes dobite veliko jasnejše fotografije z večjo ločljivostjo.
GFPGAN je brezplačna odprtokodna programska oprema, ki lahko poveča ločljivost teh slik in izboljša njihov videz ter popravi nekatere poškodbe. Tukaj je opisano, kako izboljšate in obnovite svoje fotografije z GFPGAN.
MAKEUSEOF VIDEO DNEVA
Kaj je GFPGAN?
GFPGAN (Generative Facial Prior Generative Adversarial Network) je odprtokodna aplikacija, ki je na voljo za brezplačno uporabo na GitHub . Lahko prenesete kodo ali uporabite eno od spletnih različic za nadgradnjo svoje slike.
Aplikacija uporablja predhodno usposobljen model GAN. Model GAN uporablja nabor podatkov za prepoznavanje vzorcev in zapolnitev vrzeli na vaši sliki algoritmi strojnega učenja in nevronske mreže.
Z drugimi besedami, aplikacija ima inteligenten algoritem za obdelavo, ki neopazno zamenja poškodovan ali zamegljen del vaše slike s podobnimi deli drugih fotografij.
Kako izboljšati ločljivost slike z GFPGAN
Koraki za nadgradnjo in obnovitev vaših slik z GFPGAN AI so precej preprosti. Vse kar morate storiti je, da svojo sliko naložite na spletno stran in počakate, da program dokonča transformacijo. Tukaj je opisano, kako to storiti.
pospešite Windows 10 za igre na srečo
- Odprite stran GFPGAN na GitHub .
- Odprite eno od razpoložljivih spletnih predstavitev. Na primer, Repliciraj .
- Pomaknite se navzdol in kliknite polje pod img razdelek za nalaganje vaše slike. Lahko pa povlečete in spustite svojo sliko ali jo posnamete s spletno kamero.
- Ko je vaša slika naložena, jo prilagodite različica in lestvica nastavitve. Različica je privzeto nastavljena na najnovejšo. Za boljše rezultate lahko povečate faktor skaliranja.
- Kliknite Predloži in počakajte, da program ustvari rezultate. Vidite lahko vidno razliko v vaši sliki, odvisno od faktorja skaliranja in hrapavosti.
- Zdaj lahko delite ali prenesete svojo sliko iz razpoložljivih možnosti.
To je vse. Z algoritmom GFPGAN ste uspešno nadgradili in obnovili svojo sliko. Različice in faktor skaliranja lahko prilagodite, da izkoristite različne rezultate.
Omejitve GFPGAN AI
Čeprav orodja za obnovo slike delujejo kot čudež, obstaja nekaj omejitev, ki jih niti AI ne more rešiti.
Na primer, algoritem za povečanje velikosti slike ugiba med dodajanjem dodatnih slikovnih pik. Ne ustvarja ničesar, ampak se uči iz predhodno usposobljenega modela in uporablja obstoječe podatke za natančno ugibanje. Zato obstaja možnost, da bo oseba videti popolnoma drugačna od izvirnika.
aplikacije za uporabo s jabolčnim svinčnikom
Vendar pa je algoritem tako brezhiben, da do izgube identitete pride le redko. Kljub temu velja omeniti, da je nerealno pričakovati, da bo AI ustvaril natančno sliko osebe. V najboljših primerih lahko pričakujete visoko natančnost; v nekaterih je lahko povsem druga oseba.
Poleg tega je GFPGAN natančno narejen za obnovo obraza. Zato se vam rezultati morda ne bodo zdeli impresivni, če želite regenerirati pokrajino ali predmet. V nekaterih primerih je lahko predmet videti preveč urejen ali gladek. Zaradi tega je slika videti nenaravna. Najbolje bi bilo, da uporabite programsko opremo za urejanje fotografij, kot je Photoshop, da povečano sliko ročno prilagodite tako, da bo videti naravna.
Trenutno GFPGAN še ni dosegel svojega največjega potenciala. Zato boste ugotovili, da povečane slike niso tako ostre. In fotografije so videti preveč gladke. Ti lahko izostrite sliko s programom Photoshop za doseganje boljših rezultatov.
Nazadnje ima orodje omejeno količino procesorske moči. Zato se vam lahko zdi težavno izboljšati veliko datoteko. Toda stara slika nizke ločljivosti ne bo imela velike datoteke.
Razlike v različicah GFPGAN
Algoritem GFPGAN ima različne različice, ki jih lahko uporabite. Najnovejša je seveda boljša, vendar v nekaterih primerih uporabe ni vedno konstruktivna. Na primer, različica 1 lahko pobarva vašo fotografijo, vendar so razvijalci to funkcijo odstranili v kasnejših posodobitvah.
Tu so prednosti in omejitve vsake različice, da se lahko premišljeno odločite za nadgradnjo svoje slike. Nekatere različice niso na voljo na spletu, zato jih morate prenesti s strani GitHub in jih uporabiti v računalniku.
Različica 1
Prva različica GFPGAN je impresivna. Ustvari izhod, ki je zelo podoben vhodni sliki. Poleg tega ima funkcijo barvanja, ki samodejno obarva vašo črno-belo sliko. Vendar ima lahko težave z regeneracijo poškodovanih slik.
Različica 1.2
Druga različica ali različica 1.2 je nadgrajen algoritem. Zaradi tega bodo vaše slike zelo visoke ločljivosti. Edina pomanjkljivost te različice je njena najboljša kakovost. Povečana slika je videti preveč sijoča in nenaravna zaradi funkcije lepotnega ličila.
Zdi se, da orodje izvaja tehnologijo HDR za bolj prodorne slike. Vendar pa funkcija najbolje deluje pri pokrajinah in lahko hkrati naredi sliko obraza videti kot slika. Torej, to različico lahko uporabite za fotografije s pokrajinami. Če želite svojim slikam učinek dodati ročno, si oglejte naš podroben vodnik na kako narediti lažno HDR sliko s Photoshopom .
glejte filme na spletu brez prijave
Različica 1.3
Različica 1.3 je boljša od prejšnjih dveh različic. Zmanjša preveč bleščeč učinek iz različice 1.2 in naredi slike bolj naravne. Vendar fotografije še vedno niso ostre in v nekaterih primerih lahko izgubite identiteto osebe. Kljub temu zagotavlja najboljše rezultate v primerjavi s prejšnjimi različicami.
Različica 1.4
Različica 1.4 je nekoliko posodobljena iz različice 1.3 za boljše rezultate. Deluje lahko s slikami zelo nizke kakovosti in zagotavlja najboljše rezultate. Poleg tega lahko ta različica tudi naravno odstrani poškodbe s fotografije.
Brez truda nadgradite in obnovite svojo nizko
GFPGAN je brezplačna umetna inteligenca, ki pretvori slike nizke kakovosti v slike visoke ločljivosti. Orodje je še v razvoju, tako da je v prihodnosti mogoče videti boljše različice. Čeprav se redno posodablja, lahko starejše različice najdete na spletnem mestu GitHub.
Nekatere različice delujejo bolje za določene naloge, včasih pa so vsi rezultati enaki. Najbolje je, da preizkusite vse razpoložljive popravke, kot sta različica in faktor skaliranja, da zagotovite najboljše rezultate.