Google ha sviluppato un’AI per aumentare significativamente la risoluzione delle immagini anche di qualità molto bassa, senza rovinarla: l’annuncio di Super Resolution, lo strumento di ricostruzione che potrebbe essere impiegato nella medicina e nella fotografia
Incrementare la risoluzione delle immagini di bassa qualità non è per niente semplice, come ben sanno gli appassionati di tecnologia; eppure, Google sta facendo grandi passi in avanti in campo della super-risoluzione. Lo fa sapere con un post su Google AI Blog, mostrando i risultati su un ritratto che passa da 64 x 64 pixel a 1024 x 1024 pixel, e sono molto promettenti.
Alla base del procedimento c’è una tecnologia AI che acquisisce un immagine a bassa qualità e ne aumenta la risoluzione attraverso distruzione e successiva ricostruzione con l’applicazione del rumore gaussiano.
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Si chiama Super-Resolution via Repeated Refinements, in italiano “Super-risoluzione per raffinamento ripetuto”, abbreviato SR3. Dato come input va a “corrompere” un’immagine a bassa risoluzione aggiungendo rumore gaussiano finchè non diventa composta da rumore puro: da qui il processo si inverte, sintetizzando i dati dal rumore puro, eliminandolo gradualmente. Si ottiene così la stessa immagine in una definizione migliore, anche fino a quattro volte migliore di quella iniziale.
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Questa tecnica di “conditioning augmentation” è superiore ad altri attuali metodi di upscaling basati su AI. Inoltre, è possibile ripetere il procedimento, migliorando le immagini ulteriormente, passando da 64×64 a 256×256 e successivamente da 256×256 a 1024×1024. Questo nuovo metodo può essere utilizzato in vari campi, dalla ricostruzione delle vecchie fotografie alla diagnostica per immagini nella medicina.