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Nuevos resultados del algoritmo de superresolución TecoGAN  

El grupo de simulación física de la universidad de Munich ha publicado nuevos ejemplos de su método de superresolución TecoGAN. Este algoritmo emplea métodos de deep-learning para incrementar la resolución de imágenes o secuencias de vídeo añadiendo detalles que se han perdido durante el proceso de captura de imagen pero que la física dice que deberían estar allí. El paper con los detalles ya puede descargarse, y próximamente se liberará el código fuente del algoritmo.

| etiquetas: tecogan , vídeo , superresolución , deep learning
Me parece increíble. Por fin csi las Vegas tendrá sentido.
#1 Por fin podré ver porno japonés sin censura. {0x1f60e}
#2 por fin podré reescalar a UHD las tetis 1 MP de mi ex
Lo más acojonante es que sea coherente en el tiempo!
#6 Exacto. Ni parpadeo ni nada. A partir de mañana apago la mitad de la granja de render.
Al final en CSI y todas esas series tenían razón con lo de ampliar los pixeles de la webcam para ver al asesino reflejado en la pupila del muerto, solo es que estaban más adelantados.
#4 Aun queda por llegar la cámara de Decker de Blade Runner, que mostraba imágenes hasta detrás de las esquinas, pero visto lo visto, llegará.
#10 Aunque están en pañales, esas cámaras ya existen. www.nature.com/articles/ncomms1747
#10 eso eso, que cuando veia la pelicula el Dekar decia "aparta a fulanito de la imagen" ... y el otro niño decia "eso ya lo hace una camara digital Sony de no se cuantos que tiene mi tio" que no conio no ves que ha dicho "aparta a fulanito" para ver lo que hay detras ? que no es ampliar .... siempre lo mismo cuando veia la pelicula con gente en los 80s
#4 se las inventa, en base a leyes físicas pero siempre tiene un margen para los invents.
¿Como se vería un juego de SNES con ese filtro? :popcorn:
esta ya el plugin de after?
:-D
#30 En el futuro tambien te va a dar igual lo que ocupen los videos.
el año pasado pasé a digital mis viejos VHS de la familia. Molaría verlos en 4K :-D
Leyes de la física y un huevo. Es una red neuronal para superrresolución que propaga información entre fotogramas de vídeo.
#25 Por fin alguien que entiende cómo funciona. Con el movimiento de píxeles se hace una idea de qué es lo que habría antes para que al bajarle la resolución se vea así al moverse.
Todo lo que sea deep learning es el futuro.
#7 Sí, pero el futuro de Skynet. Tarde o temprano el deep-learning ese llegará a la conclusión de que el humano es prescindible para aplicar una solución al problema. :troll:
#18 lo segundo no tiene mucho sentido, ya que tendrías que resamplear los vídeos en cada visualización aplicando el algoritmo sobre una red neuronal. Osea, que ni es a tiempo real ni es viable por el consumo de CPU.
#21 habitualmente las redes neuronales corren en GPU con tensorflow o similares, además entrenar una red es muy lento pero ejecutarla al ser cálculos matriciales no lo es
#18 ahora podremos rejugar a los justicieros en 4k
#18 el tema de OCR yo diría que está bastante resuelto, no necesitas más resolución salvo que quieras hacerlo sobre un texto que está a mucha distancia.
Para compresión de vídeo (con pérdida) , hay que preguntarse la velocidad de a la que funciona la red neuronal, que dudo que sea tiempo real.
#23 Ahora no es en timepo real en futuro seguro que será posible.
Quizás con una tecnología un poco más refinada podamos jugar a juegos arcade con gráficos a la carta o mismamente juegos más recientes tipo de esos que tienen mapa generados por una semilla.
Es similar a un waifu2x pero con esteroides.
Como te cogan te apañan
Enhance!
Lo próximo será generar todo el universo a partir de un algoritmo.
Por favor, reediten las peliculas de Asia Carrera con esta nueva tecnologia.
Gracias.
#19 si, entré y hay poco que leer. Supongo que te referías al vídeo, que no lo vi porque estaba en el autobús (soy de los que odian oír el móvil de otro en el autobús o tren).
Pero acabo de ver que el video tiene subtitulos :-D
Entonces si tienes una imagen, la comprimes y aplicas el algoritmo, el resultado es exactamente igual a la original, pixel a Pixel?

Quiero decir que va a ser que no. Y servirá para perfeccionar imágenes pero no para cosas más exigentes. Al fin y al cabo la información ya se ha perdido.

De todas formas, el resultado es bueno.
#9 no, no es exactamente igual a la original. Se entrenan redes neuronales que aplican un algoritmo y rellena los pixels faltantes según lo que cree que sería la original. Hay muchos algoritmos que funcionan bastante bien, pero cada vez los hay mejores. En vídeo funciona mejor, ya que tiene información de la misma imagen desde múltiples posiciones y ángulos.
#9 Ni entraste a leer y ver el artículo, no?
#9 más que para imágenes es para vídeos en movimiento.
El futuro de la Gcam.
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