写真を鮮明に見るにはどうすればいいですか?サムネイルを何度も拡大すると、モザイクしか見えなくなる場合があります。ご存知のとおり、情報不足のため、小さな写真を高解像度の写真に復元するのは困難です。そのため、素晴らしい写真を見つけたが、その写真は高解像度ではないという友人が多くいます。もっと良い方法はあるでしょうか? AIの出現は奇跡をもたらしました!最近、友人からAI技術を使って写真を「ロスレス拡大」する以下のツールを紹介されました。モザイクだらけの写真でも、クリックひとつで高画質化できるそうです!一緒に見てみましょう。 ビッグjpg: https://bigjpg.com/ AI技術をベースにした画像拡大技術を提供するウェブサイトです。紹介によると、これはPSなどの従来の画像拡大方法とは異なります。PSなどのツールで画像を拡大すると、依然として明らかなぼかし感があります。Bigjpgはニューラルネットワークを使用して、拡大された画像の線、色、点などの特性に基づいて特別なアルゴリズム調整を行います。そのため、拡大効果が優れ、色がよりよく保存され、画像の端にバリやゴーストが発生しません。さらに重要なのは、画質に影響を与えるノイズが、拡大画像では基本的に見えないことです。本当にそうなのでしょうか? Bigjpg は非常に使いやすく、Web バージョンと WeChat アプレット バージョンを提供しています。 Web バージョンを例にとると、まず写真をアップロードし (サイズ制限は 10M、寸法制限は 3000x3000 ピクセル)、「開始」をクリックして AI を使用して写真を拡大します。 Bigjpg には、漫画や写真などの画像タイプのオプションが用意されています。画像タイプによって、対応するアルゴリズムを使用することで、より良い結果が得られます。デフォルトでは拡大率は4倍までですが、ログインしてアップグレードすると16倍まで拡大できるようになり、ノイズ低減の強度も選べるようになります。 Bigjpg の拡大には AI 技術が使用されているため、結果が表示されるまで数分待つ必要があります。完了したら、「ダウンロード」をクリックして拡大した画像をローカルに保存します。 Bigjpg の AI が画像を拡大するのにどれほど効果的か見てみましょう。まずは実際の写真の比較から見ていきましょう。筆者は解像度3840x2880の画像を960x720に圧縮し、従来の方法とBigjpgでそれぞれ4倍に拡大しました。結果は以下のとおりです。
従来の画像拡大方法と比較すると、Bigjpg はより高い鮮明度と色純度を提供しており、その利点は非常に明白であることがわかります。もちろん、元の画像と比較すると、Bigjpg はまだ劣っています。たとえば、よく見ると、一部の線が歪んでいて、鮮明さが低下していることがわかります。しかし、いずれにしても、そのパフォーマンスはサプライズと言えるでしょう。
アニメ絵に挑戦してみましょう。ここでは、アニメ映画「君の名は。」のスクリーンショットを、元の解像度が 1920 x 1080 の状態で選択しました。これを 480 x 270 に圧縮した後、従来の方法と Bigjpg を使用してそれぞれ 4 倍に拡大しました。
従来の方法と比較すると、Bigjpg の利点は依然として非常に明白であることがわかります。特にノイズ低減をオンにすると、細部が失われるものの、線の鮮明さと画像のカラーブロックの純度が非常に美しくなります。星空などの細部が欠けている点を除けば、ほぼ元の写真と同じです。写真を拡大するのと比べて、Bigjpg を使用してアニメ画像を拡大する方が効果は高くなります。これは、アニメ画像の線と色がより規則的であるという事実に関係している可能性があります。
Bigjpg のノイズ低減についてお話しましょう。画像を拡大すると、ピクセル数の増加は情報量の増加を意味し、必然的にノイズが発生します。では、Bigjpg はノイズをどのように処理するのでしょうか?以下の画像から、さまざまな強度での Bigjpg のノイズ低減効果を確認できます。
Bigjpg では中程度のノイズ低減をオンにする方が適切であることがわかります。ノイズをより良く除去できるだけでなく、詳細をより良く保存することもできます。ただし、ノイズ低減のレベルを最高にすると、細部が著しく失われ、効果は実際には劣ります。 全体的に、Bigjpg は本当に素晴らしいです。 AI アルゴリズムのサポートにより、Bigjpg は従来の画像スケーリング方法よりもはるかに優れた結果を達成しました。実は、Bigjpg は AI を使用して画像のサイズを変更する唯一のソリューションではありません。機会があれば、他のソリューションもいくつか紹介します。 |
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
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