Kaltaisesi lukijat auttavat tukemaan MUO: ta. Kun teet ostoksen käyttämällä sivustollamme olevia linkkejä, voimme ansaita kumppanipalkkion.
Viimeisen vuosikymmenen aikana 5 megapikselin kamera auttaisi sinua ottamaan parhaan mahdollisen kuvan. Sama kuva näyttäisi kuitenkin laadultaan heikommalta, koska nykyään voit saada paljon selkeämpiä ja teräväpiirtovalokuvia.
GFPGAN on vapaasti käytettävä avoimen lähdekoodin ohjelmisto, joka voi lisätä näiden kuvien resoluutiota ja tehdä niistä paremman näköisiä sekä myös korjaa osan vaurioista. Näin voit skaalata ja palauttaa valokuvasi GFPGANilla.
Mikä on GFPGAN?
GFPGAN (Generative Facial Prior Generative Adversarial Network) on avoimen lähdekoodin sovellus, joka on saatavilla ilmaiseksi GitHub. Voit joko ladata koodin tai käyttää jotakin online-versioista kuvan skaalaamiseen.
Sovellus käyttää valmiiksi koulutettua GAN-mallia. GAN-malli käyttää tietojoukkoa kuvioiden tunnistamiseen ja kuvan aukkojen täyttämiseen käyttämällä koneoppimisalgoritmeja ja neuroverkot.
Toisin sanoen sovelluksessa on älykäs käsittelyalgoritmi, joka korvaa saumattomasti kuvasi vahingoittuneen tai epäselvän osan samannäköisillä muilla valokuvilla.
Kuinka parantaa kuvan resoluutiota GFPGAN: lla
Vaiheet kuvien skaalaaminen ja palauttaminen GFPGAN AI: lla ovat melko yksinkertaisia. Sinun tarvitsee vain ladata kuvasi verkkosivustolle ja odottaa, että ohjelma suorittaa muutoksen. Näin se tehdään.
- Avaa GFPGAN-sivu GitHub.
- Avaa jokin saatavilla olevista online-demoista. Esimerkiksi, Kopioi.
- Vieritä alas ja napsauta alla olevaa ruutua img -osiossa ladataksesi kuvasi. Vaihtoehtoisesti voit vetää ja pudottaa kuvan tai ottaa sen verkkokamerallasi.
- Kun kuvasi on ladattu, säädä sitä versio ja mittakaavassa asetukset. Versio on oletuksena uusin. Voit suurentaa skaalauskerrointa saadaksesi parempia tuloksia.
- Klikkaus Lähetä ja odota, että ohjelma tuottaa tuloksia. Voit nähdä näkyvän eron kuvassasi skaalaustekijän ja karheuden mukaan.
- Nyt voit jakaa tai ladata kuvasi käytettävissä olevista vaihtoehdoista.
Siinä kaikki. Olet onnistuneesti skaalannut ja palauttanut kuvan käyttämällä GFPGAN-algoritmia. Voit muokata versioita ja skaalaustekijää erilaisten tulosten saamiseksi.
GFPGAN AI -rajoitukset
Vaikka kuvanpalautustyökalut toimivat kuin ihme, on olemassa muutamia rajoituksia, joita edes tekoäly ei pysty ratkaisemaan.
Esimerkiksi kuvan skaalausalgoritmi tekee arvauksia lisättäessä ylimääräisiä pikseleitä. Se ei luo mitään, vaan oppii esikoulutetusta mallista ja käyttää olemassa olevaa dataa läheisen arvauksen tekemiseen. Siksi on mahdollista, että henkilö näyttää täysin erilaiselta kuin alkuperäinen.
Algoritmi on kuitenkin niin saumaton, että identiteetin menetystä tapahtuu harvoin. Silti on syytä mainita, että on epärealistista odottaa tekoälyn luovan tarkan kuvan henkilöstä. Parhaissa tapauksissa voit odottaa suurta tarkkuutta; joissakin se voi olla täysin eri henkilö.
Lisäksi GFPGAN on tehty juuri kasvojen kunnostamiseen. Siksi, jos haluat luoda maiseman tai kohteen uudelleen, tulokset eivät välttämättä ole vaikuttavia. Joissakin tapauksissa objekti saattaa näyttää liian muokatulta tai sileältä. Tämä saa kuvan näyttämään luonnottomalta. Olisi parasta käyttää kuvankäsittelyohjelmistoa, kuten Photoshopia, skaalatun kuvan säätämiseen niin, että se näyttää luonnolliselta manuaalisesti.
Tällä hetkellä GFPGAN ei ole vielä saavuttanut enimmäispotentiaaliaan. Siksi huomaat, että suurennetut kuvat eivät ole niin teräviä. Ja kuvat näyttävät liian sileiltä. Sinä pystyt terävöittää kuvaa Photoshopilla parempien tulosten saavuttamiseksi.
Lopuksi työkalulla on rajoitettu määrä prosessointitehoa. Siksi suuren tiedoston parantaminen voi olla hankalaa. Mutta vanhalla matalaresoluutiolla kuvalla ei ole suurta tiedostokokoa.
GFPGAN-versioiden erot
GFPGAN-algoritmilla on erilaisia versioita, joita voit käyttää. Uusin on luonnollisesti parempi, mutta se ei aina ole rakentava joissakin käyttötilanteissa. Esimerkiksi versio 1 pystyy värjäämään valokuvasi, mutta kehittäjät poistivat ominaisuuden myöhemmissä päivityksissä.
Tässä on kunkin version edut ja rajoitukset, jotta voit tehdä tietoon perustuvan päätöksen skaalata kuvasi. Jotkut versiot eivät ole saatavilla verkossa, joten sinun on ladattava ne GitHub-sivulta ja käytettävä niitä tietokoneellasi.
Versio 1
GFPGANin ensimmäinen versio on vaikuttava. Se tuottaa tulosteen, joka on hyvin samanlainen kuin tulokuva. Lisäksi siinä on väritysominaisuus, joka värjää automaattisesti mustavalkoisen kuvan. Sillä voi kuitenkin olla vaikeuksia palauttaa vahingoittuneita kuvia.
Versio 1.2
Toinen versio eli versio 1.2 on päivitetty algoritmi. Se tekee kuvistasi erittäin teräviä. Tämän version ainoa puute on sen paras laatu. Paranneltu kuva näyttää liian kiiltävältä ja luonnottomalta kauneusmeikkiominaisuuden vuoksi.
Vaikuttaa siltä, että työkalu käyttää HDR-tekniikkaa reippaampiin kuviin. Ominaisuus toimii kuitenkin parhaiten maisemissa ja voi samanaikaisesti saada kasvokuvan näyttämään maalaukselta. Joten voit käyttää tätä versiota maisemakuviin. Jos haluat lisätä tehosteen kuviisi manuaalisesti, katso yksityiskohtainen opas kuinka tehdä väärennetty HDR-kuva Photoshopilla.
Versio 1.3
Versio 1.3 on parempi kuin kaksi edellistä versiota. Se vähentää version 1.2 liian kiiltävää vaikutusta ja tekee kuvista luonnollisemman näköisiä. Valokuvat eivät kuitenkaan ole vieläkään teräviä, ja voit joissakin tapauksissa menettää henkilön henkilöllisyyden. Silti se tarjoaa parhaat tulokset verrattuna aikaisempiin versioihin.
Versio 1.4
Versio 1.4 on hieman päivitetty versiosta 1.3 parempien tulosten saavuttamiseksi. Se voi työskennellä erittäin heikkolaatuisten kuvien kanssa ja tarjoaa parhaat tulokset. Lisäksi tämä versio voi myös poistaa vauriot valokuvasta luonnollisesti.
Paranna ja palauta huonolaatuiset kuvasi vaivattomasti
GFPGAN on vapaasti käytettävä tekoäly, joka muuntaa heikkolaatuiset kuvat korkearesoluutioisiksi. Työkalu on vielä kehitysvaiheessa, joten parempia versioita on mahdollista nähdä tulevaisuudessa. Vaikka se päivittyy säännöllisesti, voit löytää vanhemmat versiot GitHub-verkkosivustolta.
Jotkut versiot toimivat paremmin tietyissä tehtävissä, kun taas joskus kaikki tulokset näyttävät identtisiltä. On parasta kokeilla kaikkia saatavilla olevia parannuksia, kuten versiota ja skaalaustekijää, jotta saat parhaat tulokset.