Google RAISR.jpg

Современные камеры становятся всё лучше и лучше, смартфоны способны фотографировать в ультравысоком разрешении, которое позволяет нам видеть запечатлённые объекты в максимальных подробностях.

Тем не менее, большее разрешение, как правило, приводит к большему размеру изображения, а это в свою очередь увеличивает количество трафика и времени, необходимое для загрузки фото. «Высокоскоростной и безлимитный интернет есть почти у каждого!» – скажете вы, однако осталось все ещё много людей, которые живут там, где интернет трафик остаётся дорогим и недоступным в большом количестве.

Для решения данной проблемы в Google, придумали новую технологию – RAISR, которая позволяет с помощью методов машинного обучения восстанавливать сжатое изображение до высокого разрешения, с максимальным сохранением чёткости. Технологии увеличения разрешения изображения уже давно используются для экономии и "облегчения" страниц, однако, восстановление картинки за счет добавления количества пикселей, на основе уже имеющихся, использует постоянный набор фильтров, нередко приводящих к тому, что итоговое изображение в высоком разрешении получается нечетким и мелкие детали размываются.
RAISR.png
RAISR была представлена еще осенью 2016 года, однако теперь в компании сообщили о реальном применении метода для сжатия фотографий в социальной сети Google+. По словам разработчиков, RAISR работает в 10-100 раз быстрее традиционных методов увеличения разрешения, что позволило использовать новый метод увеличения качества изображения на мобильных устройствах. При этом технология не только увеличивает разрешение изображения, но и хорошо справляется с артефактами сжатия. Как отмечают представители Google, на данный момент компания обрабатывает с помощью RAISR более миллиарда изображений в неделю, а передача уменьшенных изображений в некоторых случаях может экономить до 75% в пропускной способности канала.

RAISR.jpg

Машинное обучение в последнее время все чаще используется для работы с изображениями. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, например, создали нейросеть для раскрашивания черно-белых изображений, а компания Magic Pony Technology научила нейросеть "додумывать" изображение, например: масштабировать картинку в более высокое разрешение, реалистично дорисовать текстуру, дополнив существующее изображения, а также улучшить резкость видео.

В ближайшие недели технология должна стать доступна более широкому кругу пользователей.