Bulanık bir önizleme yerine gerçek sonucu elde edersiniz.Ücretsiz olması, tam boyutlu restore edilmiş fotoğrafı – ücretli bir aracın size satacağı aynı dosyayı – almanızı sağlar.
"Fotoğrafınızı tek tıklamayla restore edin" büyülü gibi geliyor ve çoğu site bunu olduğu gibi bırakmaktan memnun. Biz ise ne olduğunu anlamanızı tercih ederiz: nasıl çalıştığını bilmek, aynı zamanda neleri yapamayacağını da gösterir.
Yapay zeka tabanlı restorasyon modelleri, milyonlarca fotoğraf üzerinde eğitilerek keskin ayrıntıların, doğal renklerin ve gerçek yüzlerin nasıl göründüğünü öğrenir ve ardından bu bilgilerden yola çıkarak hasar görmüş fotoğrafınızın olası bir versiyonunu yeniden oluşturur. Bu, kurtarılan orijinal veriden ziyade ikna edici bir sentezdir: solmuş, bulanık veya düşük çözünürlüklü fotoğraflar için harikadır, ancak fiziksel olarak eksik olan herhangi bir şeyde sınırlı etkiye sahiptir.
Her restorasyon modeli, aynı temel şekilde eğitilmiş bir sinir ağıdır: Milyonlarca temiz fotoğraf alın, bunların yapay olarak bozulmuş kopyalarını oluşturun (bulanıklaştırın, küçültün, gren ekleyin, sıkıştırın, solmasını sağlayın) ve ağı her bozulmuş kopyayı temiz orijinal haline geri dönüştürmesi için eğitin. Bunu büyük ölçekte tekrarlayın; ağ iki şeyi öğrenir: bozulmanın gerçek fotoğraflara nasıl etki ettiği ve gerçek dünyadaki dokuların (cilt, saç, kumaş, tuğla, yaprak) keskin versiyonlarının aslında nasıl göründüğü to real photos, and what the sharp versions of real-world textures (skin, hair, fabric, brick, foliage) actually look like.
Soluklaşmış taramanızı verdiğinizde, bu öğrenilmiş bilgiyi kullanır: "Bu leke, bu bağlamda, elli yıl boyunca solmuş bir fotoğrafın keskin görüntüsünün genellikle nasıl göründüğünü temsil ediyor: işte o görüntü, yeniden oluşturuldu." Fotoğrafınızın kaybolan piksellerini herhangi bir yerden almaz istatistiksel olarak tutarlı yeni pikseller üretir Bu ayrım önemlidir ve daha sonra bu konuya döneceğiz.
Keskinleştirme ve çözünürlük artırma modu, yaygın olarak kullanılan, iyi araştırılmış bir açık mimari olan süper çözünürlük modelini kullanır. Bir görüntü verildiğinde, her yönde 4 kat daha fazla piksel içeren bir sürümünü oluşturur ve yeni pikselleri normal bir fotoğraf düzenleme programının kullandığı düzgün enterpolasyon yerine öğrenilmiş dokuyla doldurur Farkı görmek kolaydır. Klasik büyütme (bikübik enterpolasyon), komşu piksellerin ortalamasını alır, bu nedenle 4 kat büyütme sadece daha büyük bir bulanıklık anlamına gelir. Süper çözünürlük modeli bunun yerine her bölge için "bu bulanık pikselleri en olası şekilde hangi keskin yapı oluşturmuştur?" sorusunu sorar ve onu çizer. Kenarlar gerçekten netleşir, film tanesi ve JPEG blokluluğu bu süreçte giderilir ve dokular inandırıcı ayrıntılarla geri getirilir. Özellikle bu model, agresif bir şekilde bozulmuş görüntüler (bulanıklık + gürültü + sıkıştırma) üzerinde eğitilmiştir; bu nedenle eski taramalarla çok iyi başa çıkar, çünkü eski taramalardaki hasar her zaman tek bir kusurdan ziyade karmaşık bir kombinasyondur.
Uygulamamızda gözlemlediğimiz iki pratik nokta: büyük fotoğraflar, GPU'nun bunları işleyebilmesi için üst üste binen parçalar halinde işlenir ve giriş boyutu makul bir seviyede tutulur: aksi takdirde 60 megapiksel çözünürlüğe sahip bir taramayı 4 kat büyütme modelinden geçirmek, saçma boyutlarda dosyalar oluştururdu. Giriş ne kadar iyiyse, çıktı da o kadar iyi olur; bu nedenle iyi bir tarama önemlidir: lütfen
tarama kılavuzumuza bakın Renklendirme: bağlamdan renk tahmin etme.
modu, biraz farklı bir şey yapar. Siyah beyaz bir fotoğraf zaten parlaklık değerlerini içerir mode does something subtly different. A black & white photo already contains the brightness Her pikselin analizi: eksik olan şey renk bilgisidir. Model parlaklık kanalını olduğu gibi korur ve yalnızca iki renk kanalı için tahmin yapar, bunu yaparken bağlamı kullanır: milyonlarca renkli fotoğraftan gökyüzünün mavi, bitki örtüsünün yeşil olduğunu, cilt tonunun belirli bir aralıkta olduğunu ve ahşabın kahverengi olduğunu öğrenmiştir. Orijinal parlaklık korunduğundan, sonuç fotoğrafın gerçek yapısının her ayrıntısını korur: model yalnızca kendisine verilen sınırlar içinde "renk verir".
Renklendirme, olası bir tahmindir, tarihi bir kayıt değildirModel, büyükannenizin elbisesinin aslında kırmızı olduğunu bilemez: o dönemin fotoğrafında benzer tonlardaki elbiseler için istatistiksel olarak en muhtemel rengi seçer. Güçlü renk kuralları olmayan nesnelerde (arabalar, giysiler, boyalı duvarlar) tahminler daha çok yapılır. Renklendirilmiş bir fotoğrafı, geçmişin daha yakın hissedilmesini sağlayan bir yorumlama olarak değerlendirin; bu, nesnelerin gerçekte hangi renkte olduğuna dair bir kanıt değildir.
Yüzler için özel bir mod (yüzleri onar) kullanmanın iyi bir nedeni var: insanlar yüzlere karşı aşırı duyarlıdır. Tuğla bir duvarda harika iş çıkaran genel bir geliştirici, bir yüzü herkesin anında fark edeceği şekilde hafifçe "bozabilir". Yüz restorasyon modelleri (bizimki CodeFormer ailesindendir) yalnızca yüzler üzerinde eğitilmiştir, bu nedenle yüz yapısı hakkında çok daha güçlü ön bilgilere sahiptir: gözlerin, dişlerin ve cilt dokusunun her yaşta ve açıda nasıl göründüğü. İşlem hattı fotoğraftaki her yüzü algılar, özel modelle onarır ve ardından görüntünün geri kalanına entegre eder.
Bu modellerin bir "sadakat" ayarı vardır: bir yöne doğru ayarlarsanız çıktı, bozulmuş girdiye mümkün olduğunca sadık kalır (ancak daha azını onarır); diğer yöne doğru ayarlarsanız yüzler çok güzel ve net görünür (ancak model daha fazla şey uydurur). Aile fotoğrafları için benzerliğin güzellikten önemli olduğunu düşündüğümüzden, özellikle sadık bir ayar kullanıyoruz.
Hafifçe bulanıklaşmış bir yüz üzerinde yeniden yapılandırma işlemi, hayatta kalan birçok piksel tarafından yönlendirilir ve çok doğru kalır. Ağır hasar görmüş bir yüz (bir grup fotoğrafındaki küçük bir yüz lekesi) üzerinde modelin çoğu ayrıntıyı uydurması gerekir ve sonuç, kişinin gerçek görünümünden farklı olabilir. Bu, gerçek bir yüze benzeyecektir; bunun tam olarak onların Yüz tanıma garantisi verilmez. Kimlik önemliyse, aynı kişinin diğer fotoğraflarıyla karşılaştırın.
Yukarıdakilerin tümü şunun üzerinde çalışır kendi GPU donanımımızda, bu nedenlearaç ücretsizdir, herhangi bir hesap veya filigran gerektirmez ve fotoğrafınız işleme tamamlandıktan hemen sonra cihazdan silinebilir. Bir fotoğraf yükleyin, önce/sonra kaydırıcısını hareket ettirin ve sonucu, bu sayfada verilen beklentilerle değerlendirin. Bizim için en iyi anlaşma budur: etkileyici sonuçlar, dürüstçe sunulmuş is free, with no account and no watermark, and why your photo can be deleted from the machine right after processing. Upload a photo, drag the before/after slider, and judge the result with exactly the expectations this page gave you. That's the deal we prefer: impressive results, honestly framed.