Как улучшить фотографии нейросетью? Основные методы ИИ-обработки изображений
Существует несколько способов улучшения качества фотографий с помощью нейронной сети, в зависимости от конкретного типа улучшения, которое вы ищете. Вот несколько распространенных методов
Сверхразрешение. Нейронные сети можно обучить генерировать изображения высокого разрешения на основе входных данных низкого разрешения. Этот метод, называемый суперразрешением, может быть полезен для улучшения качества фотографий, которые пикселированы или размыты. Для этого можно использовать архитектуру нейронной сети SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) или ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network).
Пример: BigJPG — простой в управлении инструмент для апскейлинга, т. е. масштабирования и улучшения картинок. Максимальный объем загружаемого файла в пробном тарифе 5 МБ. Разрешение до 3000х3000 точек. Вы можете увеличить размеры картинок и сохранить при этом все детали.
Подавление шума. Нейронные сети также можно обучить удалять шумы с фотографий, что может улучшить их общее качество. Для этого можно использовать архитектуру нейронной сети DnCNN (Deep Convolutional Neural Network for Image Denoising), которая специально разработана для денуазинга.
Пример: Waifu2x — на основе глубоких сверточных нейросетей позволяет убрать шумы и увеличить размер изображений в два раза без потери качества.
http://waifu2x.udp.jp/index.ru.html
Колоризация. Если у вас есть черно-белая фотография, к которой вы хотите добавить цвет, вы можете использовать нейронную сеть для автоматической колоризации. Для этого можно использовать архитектуру нейронной сети, такую как ColorNet или Deep Colorization.
Перенос стиля. Нейронные сети также можно использовать для переноса стиля одного изображения на другое. Это может быть полезно для придания вашим фотографиям уникального художественного стиля. Для этого можно использовать архитектуру Neural Style Transfer.
https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/style_transfer
Восстановление изображений. Нейронные сети можно обучить восстанавливать поврежденные или деградировавшие изображения, например, порванные, поцарапанные или выцветшие фотографии. Для этого можно использовать архитектуру UNet — одну из стандартных архитектур для задач сегментации изображений, когда нужно не только определить класс изображения целиком, но и сегментировать его области по классу.
Удаление объектов. Если у вас есть фотография с нежелательным объектом или человеком на ней, вы можете использовать нейронную сеть для его автоматического удаления. Для этого можно использовать архитектуру нейронной сети, например, DeepFillv2, которая специально разработана для задач инкрустации изображений.
Работа с лицом. Нейронные сети также можно использовать для манипулирования чертами лица на фотографиях, например, для изменения выражения лица, возраста или пола человека. Для этого можно использовать архитектуру нейронной сети, такую как FaceApp или StyleGAN.
Пример: AI Image Enlarger, предлагающий ретушь лиц. (В бесплатной версии AI Image Enlarger позволяет обработать до восьми изображений в месяц.)
Синтез изображений. Нейронные сети можно использовать для генерации новых изображений, которые похожи на существующие, но с некоторыми вариациями или модификациями. Например, вы можете использовать нейронную сеть для создания реалистичной фотографии человека, которого на самом деле не существует, или для создания новой версии фотографии с другим освещением, цветами или композицией. Для этого можно использовать архитектуру нейронных сетей GAN (Generative Adversarial Networks) или VAE (Variational Autoencoders). Наиболее известные — Midjourney, Stable Diffusion.
https://stablediffusionweb.com/
Сегментация изображений. Нейронные сети можно использовать для сегментации изображения на различные области или объекты, что может быть полезно для таких задач, как распознавание объектов, создание подписей к изображениям или дополненная реальность. Для этого используют архитектуру нейронной сети Mask R-CNN.
https://github.com/matterport/Mask_RCNN
Создание подписей к изображениям. Нейронные сети можно использовать для автоматического создания текстового описания изображения, что может быть полезно для таких задач, как поиск изображений, рекомендация контента или доступность для пользователей с ослабленным зрением. Для этого можно использовать архитектуру Show and Tell.
Классификация изображений. Нейронные сети можно использовать для классификации изображений по одной или нескольким категориям, таким как различные типы объектов, сцен или эмоций.
Поиск изображений. Нейронные сети можно использовать для поиска похожих изображений на основе изображения, запроса или текстового описания, что может быть полезно для таких задач, как обратный поиск изображений, рекомендация продуктов или визуальный поиск.
Антиразмытие изображений. Нейронные сети можно использовать для удаления размытости с фотографий, что может улучшить их общую резкость и четкость. Для этого можно использовать, например, DeblurGAN
https://github.com/KupynOrest/DeblurGAN
Удаление водяных знаков с изображений. Нейронные сети можно использовать для автоматического удаления водяных знаков или другого нежелательного текста или логотипов с фотографий, что может улучшить их общий внешний вид и удобство использования. Для этого можно использовать, например, Pix2Pix-архитектуру. Онлайн-сервис https://remover.app/
Сжатие изображений. Нейронные сети можно использовать для сжатия фотографий при сохранении их визуального качества, что может быть полезно для сокращения пространства для хранения или требований к пропускной способности. Для этого можно использовать архитектуру WaveNet.
Дополнение изображений. Нейронные сети можно использовать для заполнения недостающих или поврежденных частей фотографий, например, тех, которые были обрезаны или на которых были удалены объекты. Для этого можно использовать архитектуру DeepFillv2.
Распознавание изображений. Нейронные сети могут использоваться для идентификации и классификации объектов или сцен на фотографиях, что может быть полезно для таких задач, как поиск изображений, рекомендация контента или мониторинг безопасности. Архитектура нейронной сети Inception-v4.
Сегментация и маркировка изображений. Нейронные сети можно использовать для сегментации и маркировки различных частей изображения, что может быть полезно для таких задач, как обнаружение объектов, создание подписей к изображениям или дополненная реальность.
DeepDream. Нейронные сети можно использовать для создания сюрреалистических изображений, которые визуально привлекательны, но не обязательно реалистичны. Сети DeepDream используют сверточную нейронную сеть для создания визуальной обратной связи, которая усиливает определенные характеристики изображения, создавая абстрактную и психоделическую версию исходного изображения.
Pix2Pix. Нейронные сети можно использовать для генерации изображений на основе определенного входного сигнала, например, изображения с недостающей информацией. Сети Pix2Pix используют условно-состязательную сеть для генерации изображений, обусловленных определенным входом, например, линейным рисунком или черно-белым изображением.
CycleGAN. нейронные сети могут использоваться для перевода изображений из одной области в другую, например, для перевода изображения лошади в изображение зебры. В сетях CycleGAN для перевода изображений из одной области в другую используется циклически согласованная состязательная сеть, не требующая парных обучающих данных.
Подделки. Нейронные сети могут быть использованы для создания поддельных изображений или видео, которые могут быть использованы в злонамеренных целях. В глубоких подделках используется комбинация генеративных и дискриминативных нейронных сетей для создания поддельных изображений или видео, которые выглядят так, как будто их создал человек.
Как это работает?
Подготовка данных: первым шагом в обработке фотографий с помощью нейронных сетей является сбор и подготовка набора изображений. Этот набор данных может быть использован для обучения и тестирования нейронной сети. Набор данных может потребовать предварительной обработки, например, изменения размера изображений до определенного размера, нормализации значений пикселей или дополнения данных дополнительными изображениями.
Архитектура модели: следующим шагом является выбор подходящей архитектуры нейронной сети для конкретной задачи обработки фотографий. Различные архитектуры могут лучше подходить для разных задач, таких как классификация, сегментация или восстановление. Архитектура обычно включает набор слоев, которые предназначены для извлечения полезных характеристик из входного изображения и создания выходного изображения или классификации.
Обучение: затем нейронная сеть обучается на подготовленном наборе изображений. В процессе обучения сеть учится распознавать паттерны и особенности входных изображений, которые имеют отношение к конкретной задаче. Процесс обучения включает в себя подачу сети партий изображений и регулировку весов сети на основе ошибки между прогнозируемым выходом и истинным выходом.
Оптимизация: после обучения нейронной сети ее можно оптимизировать, чтобы улучшить ее работу. Это может включать настройку гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер партии и регуляризация. Сеть также может быть обрезана для удаления ненужных весов или слоев, или точно настроена на меньшем наборе данных для улучшения производительности при выполнении конкретной задачи.
Вывод: после того как нейронная сеть обучена и оптимизирована, ее можно использовать для вывода на новых изображениях. В процессе вывода нейронная сеть получает входное изображение и формирует выходное изображение или классификацию на основе изученных закономерностей и характеристик. Выходные данные могут быть подвергнуты дополнительной обработке, например, путем корректировки цвета или контраста, или путем объединения нескольких выходных данных от разных нейронных сетей.
Конволюционные слои: в основе большинства нейронных сетей, используемых для обработки фотографий, лежат конволюционные слои. Эти слои используют фильтры или ядра для свертки входного изображения и извлечения особенностей на разных уровнях абстракции. Каждый фильтр учится распознавать определенный паттерн или особенность входного изображения, например, края, углы или текстуры. Выход конволюционных слоев обычно проходит через функции активации, такие как ReLU, чтобы внести нелинейность и увеличить выразительные возможности сети.
Объединяющие слои: в дополнение к сверточным слоям большинство нейронных сетей также включают объединяющие слои. Эти слои уменьшают размер карт признаков, создаваемых сверточными слоями, сохраняя при этом наиболее важные признаки. К распространенным типам объединяющих слоев относятся max pooling и average pooling, которые берут максимальное или среднее значение в каждом окне объединения, соответственно.
Полностью подключенные слои: после извлечения характеристик с помощью сверточных и объединяющих слоев выходная информация обычно проходит через один или несколько полностью связанных слоев. Эти слои соединяют каждый входной признак с каждым выходным признаком, позволяя сети изучать сложные нелинейные взаимосвязи между признаками. Выходные данные полностью связанных слоев могут быть пропущены через дополнительные функции активации, такие как softmax для классификации или сигмоид для регрессии.
Функции потерь: во время обучения нейронная сеть оптимизируется для минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемым выходом и истинным выходом. Конкретная используемая функция потерь зависит от задачи, например, перекрестная энтропия для классификации, среднеквадратичная ошибка для регрессии или перцептивные потери для восстановления изображений. Функция потерь используется для вычисления ошибки или градиента сети, который затем используется для обновления весов и смещений сети с помощью обратного распространения.
Предварительная и последующая обработка: помимо самой нейронной сети, обработка фотографий может также включать этапы предварительной и последующей обработки. Предварительная обработка может включать в себя увеличение данных, например, случайное кадрирование или переворачивание, чтобы увеличить разнообразие обучающих данных и предотвратить перебор. Постобработка может включать цветокоррекцию, повышение резкости или денуазирование для улучшения визуального качества выходного изображения или уменьшения артефактов.
Ключевым моментом в улучшении качества фотографий с помощью нейронных сетей является выбор правильной архитектуры сети для конкретной задачи, которую вы хотите решить, и обучение сети на высококачественных изображениях в качестве входных данных. При достаточном количестве обучающих данных и правильных методах нейронные сети могут быть очень эффективными в улучшении и преобразовании фотографий самыми разными способами.
Использованные источники:
