Super-Resolution via Repeated Refinement (SR3)

SR3 je technologie z kuchařky týmu výzkumu společnosti Google, která se zaměřuje pomocí strojového učení a odhadů vylepšovat rozlišení a kvalitu obrázků, ať už se jedná o věci s velmi malým rozlišením nebo předělání velkých fotek na tisknutelné velké formáty. Celý proces funguje na bázi tzv. postupného odšumování pomocí modelu U-Net, kdy se v jednotlivých na sebe navazujících krocích postupně filtruje šum na bázi velikosti (Od největšího po nejmenší). Čím vyšší je rozlišení původního obrázku, tím se dá očekávat kvalitnější výstup při zvětšování. Např. z 64px inputu lze udělat obstojný 512px output. Pokud se dostaneme k původnímu obrázku o velikosti 1024px, ve stejné kvalitě půjde zvětšit až 8x a to s až o 50 % lepším výsledkem, než je tomu běžné např. u metod SOTA GAN.

Vzhledem k tomu, že je toto téma dobře popsané na následujícím odkazu, tak bych odkázal spíše tam:

https://iterative-refinement.github.io/

Krátká ukázka procesu SR3 níže na obrázku.

Výsledky: (Nahoře) 64×64 → 512×512 px rozlišení obličeje, (dole) 64×64 -> 256×256 px rozlišení obrazu.