بازسازی عکسهای شطرنجی: گامی دیگر در دنیای هوش مصنوعی
همه ما با تصاویر شطرنجی یا پیکسلی آشنا هستیم، تصاویری که به دلیل وضوح پایین، جزئیات آنها به وضوح قابل مشاهده نیست. اما خبر خوش این است که با پیشرفتهای هوش مصنوعی، بازسازی این تصاویر و تبدیل آنها به عکسهای باکیفیت و واضح دیگر دور از دسترس نیست.
اخیراً، یک توسعهدهنده روسی به نام دنیس مالیمونوف، نرمافزاری مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Face Depixelizer ارائه کرده است که میتواند تصاویر شطرنجی بیکیفیت، بهویژه از چهره افراد را به پرترههای واقعی و باکیفیت تبدیل کند.
این نرمافزار از فناوری styleGAN شرکت انویدیا استفاده میکند. styleGAN الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی است که میتواند تصاویر بسیار واقعی از چهرههایی که در واقعیت وجود خارجی ندارند، تولید کند.
Face Depixelizer پس از دریافت تصویر شطرنجی، تصاویر متعددی از چهره با استفاده از styleGAN ایجاد میکند. سپس، با مقایسه اندازه و ابعاد این تصاویر با تصویر شطرنجی اولیه، بیشترین تطابق را پیدا میکند و آن را به عنوان نتیجه نهایی ارائه میدهد.
کاربردهای Face Depixelizer
- بازسازی تصاویر قدیمی و فرسوده: بسیاری از عکسهای خانوادگی و تاریخی که در گذشته گرفته شدهاند، از وضوح پایینی برخوردارند. Face Depixelizer میتواند این تصاویر را به تصاویر باکیفیت و واضح تبدیل کند.
- شناسایی چهره در تصاویر امنیتی: در بسیاری از موارد، تصاویر ضبط شده توسط دوربینهای امنیتی از وضوح پایینی برخوردارند. Face Depixelizer میتواند به شناسایی چهره افراد در این تصاویر و جلوگیری از جرایم کمک کند.
- بازسازی تصاویر پزشکی: تصاویر پزشکی مانند عکسهای اشعه ایکس و ام آر آی، گاه به دلیل وضوح پایین، اطلاعات کافی را به پزشک ارائه نمیدهند. Face Depixelizer میتواند به تشخیص دقیقتر بیماریها کمک کند.
برخی از افراد نگرانند که از Face Depixelizer برای شناسایی هویت و سوء استفاده از تصاویر افراد استفاده شود. با این حال، مالیمونوف، سازنده این نرمافزار، تأکید میکند که تصاویر نهایی شباهت دقیقی به تصویر شخص در عکس شطرنجیشده ندارند و صرفاً از نظر اندازه و ابعاد با آن همخوانی دارند.
نرمافزار Face Depixelizer از طریق Google Colab برای دانلود دردسترس است. لازم به ذکر است که ابعاد تصاویر ورودی به این نرمافزار باید مربعی باشند. دانلود و اجرای نرمافزار Face Depixelizer برای کاربران معمولی که با محیط Google Colab و کدهای Python آشنایی ندارند، کمی سخت و چالشبرانگیز است.
با پیشرفتهای روزافزون هوش مصنوعی، بازسازی تصاویر شطرنجی به یک فناوری نوظهور با آیندهای روشن تبدیل شده است. انتظار میرود در آینده شاهد افزایش دقت و سرعت این فناوری و کاربردهای گستردهتر آن در زمینههای مختلف باشیم.