Разработчики из исследовательской команды Google Brain, занимающейся проблемами глубинного обучения, создали алгоритм, способный восстановить фотографию, буквально, по нескольким пикселям. Ну ладно, по нескольким десяткам пикселей. Это приближает воплощение в реальность сцен из многочисленных фильмов, где кадры с камер слежения увеличиваю, чуть ли не бесконечно, получая, в результате, вполне узнаваемое изображения.
Уменьшенные до 8 х 8 пикселей изображения с изначальным размером 32 х 32 пикселей алгоритм снова увеличивает до 32 х 32 пикселей, одновременно восстанавливая потерянные при сжатии детали. И судя по опубликованным примерам, получается у него это довольно успешно.
В работе задействованы две нейронные сети, подбирающие вероятные детали-элементы для конкретного фото и моделирующие результирующее изображение повышенного разрешения. Для обучения нейросетей специалисты Google Brain использовали библиотеку CelebA, содержащую порядка двухсот тысяч фотографий лиц знаменитостей, а также библиотеку LSUN Bedrooms, в которую входят около пары миллионов фотографий спален.
Как показал контрольный опрос среди добровольцев, в 10% случаев опрошенные приняли восстановленные изображения за реальные фото знаменитостей и в 28% за реальные фото спален. Разница, между исходными и восстановленными изображениями, конечно, заметна, эта технология уже может найти свое применение.