Google desarrolla un sistema capaz de recrear imágenes con buena resolución a partir de imágenes pixelizadas

Google Brain, una de las compañías de Alphabet dedicada a investigación, ha desarrollado un nuevo software que es capaz de crear imágenes detalladas a partir de imágenes diminutas y, por tanto, pixeladas.

Este software hace posible lo que en muchas películas le piden al informático cuando se observa una imagen de mala calidad en la pantalla: “acerca… mejora la imagen”

Tomemos como ejemplo esta imagen. La imagen de la izquierda es la original con resolución 8×8 píxeles, y la imagen central es la imagen que el software de Google Brain ha sido capaz de crear a partir de la original.

La imagen de la derecha es la imagen real y, como se puede ver, el software es capaz de extraer una gran cantidad de detalle a partir de solo 64 píxeles.

Google hace uso de dos redes neuronales para llegar a este resultado. La primera red trata de mapear la imagen original 8×8 frente a otras imágenes de alta resolución. Para ello reduce imágenes de alta resolución a 8×8 y trata de buscar coincidencias.

La segunda red utiliza una implementación del algoritmo PixelCNN para tratar de añadir detalles de alta resolución a una imagen 8×8. Básicamente esta red procesa una gran cantidad de imágenes reales en alta resolución y, cuando amplía una imagen pixelada, la red trata de añadir nuevos píxeles en base a lo que “conoce” de esa imagen.

Por ejemplo, si hay un pixel marrón en la parte superior, la red puede identificarlo como una ceja y, cuando amplía la imagen pixelada, rellena los huecos con una colección de píxeles marrones con forma de ceja.

Para crear la imagen resultante, las salidas de ambas redes neuronales se combinan y, el resultado, normalmente contiene nuevos detalles. Es importante tener en cuenta que la imagen resultante no es real. Los detalles añadidos — conocidos como alucinaciones en la jerga de procesado de imagen – son la mejor estimación pero, sin duda, son mucho mejor que la base de la que se partía. | Fuente: Ars Technica

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