Esta red neuronal puede hacer que tus imágenes borrosas vuelvan a tener una calidad perfecta

No hay nada peor que abrir una imagen en tu computadora solo para encontrar que está tan granulada que ni siquiera puedes comenzar a hacerlo.

Algunas personas podrían decir conseguir una mejor cámara. Estas personas son malas. Pero los informáticos, la gente buena y servicial, están diciendo usar una red neuronal, un sistema informático diseñado para imitar el pensamiento del cerebro humano.

Tres científicos informáticos de la Universidad de Oxford y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo en Moscú, que se especializan en visión computarizada, han desarrollado una red neuronal que puede convertir esa foto inútilmente pixelada de aguacate en una imagen que es perfectamente compatible con Instagram. Lo llaman Deep Image Prior.

Las redes neuronales están modeladas de manera flexible para parecerse a un cerebro humano. Están formados por miles de nodos que utilizan para tomar decisiones y juicios sobre los datos que se les presentan. Al igual que los niños pequeños, comienzan sin saber nada, pero después de un par de miles de sesiones de entrenamiento, pueden convertirse rápidamente en mejores que los humanos en las tareas diarias.

Muchas redes neuronales se entrenan al proporcionarles grandes conjuntos de datos, lo que les proporciona una gran cantidad de información que pueden extraer cuando se trata de tomar una decisión.

Deep Image Prior tiene un enfoque diferente. Resuelve todo desde esa única imagen original, sin necesidad de ningún entrenamiento previo antes de que pueda volver a convertir su imagen corrupta y de mala calidad en una toma de alta resolución.

Los tres científicos informáticos utilizaron una red de generadores para volver a dibujar la imagen borrosa miles de veces hasta que se vuelve tan buena que crea una imagen mejor que la original. Utiliza la entrada existente como contexto para completar las partes faltantes o dañadas. Algunos de los resultados fueron incluso mejores que la salida de redes neuronales pre-entrenadas.

"La red llena las regiones corruptas con texturas cercanas", dijo Dmitry Ulyanov, coautor de la investigación en una publicación de reddit.

Admitió que hay algunos casos en los que la red fallaría, como la complejidad de la reconstrucción del ojo humano: "El caso obvio de falla sería cualquier cosa relacionada con la pintura semántica, por ejemplo. "pinta una región en la que esperas ser un ojo: nuestro método no sabe nada sobre la semántica de rostros y llenará la región corrompida con algunas texturas".

Además de restaurar fotos, Deep Image Prior también pudo eliminar con éxito el texto colocado sobre las imágenes. Lo que plantea la preocupación de que este modelo podría usarse para eliminar marcas de agua u otra información de derechos de autor de imágenes en línea. Una posibilidad del mundo real que quizás pasó por alto durante esta investigación.

Este experimento demuestra que no necesita acceso a un conjunto de datos colosales para crear una red neuronal que funcione. Más allá de todo lo bueno que esto podría hacer por su carpeta de fotos, podría terminar siendo la contribución más duradera de este proyecto.