{"id":22467,"date":"2021-09-02T18:17:17","date_gmt":"2021-09-02T16:17:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/incrementare-la-risoluzione-delle-immagini-tramite-lai-di-google\/"},"modified":"2021-09-02T18:17:17","modified_gmt":"2021-09-02T16:17:17","slug":"incrementare-la-risoluzione-delle-immagini-tramite-lai-di-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/incrementare-la-risoluzione-delle-immagini-tramite-lai-di-google\/","title":{"rendered":"Incrementare la risoluzione delle immagini tramite l&#8217;AI di Google"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Tutti sappiamo che ridurre la <strong>risoluzione di un\u2019immagine<\/strong> \u00e8 un\u2019operazione semplice e facilmente realizzabile con buoni risultati. \u00c8 possibile farlo sfruttando <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/15023\/immagini-testo-e-interpolazione\/\">interpolazioni<\/a> di vario tipo (ad esempio bilineare o bicubica), in modo da applicare semplici filtri e ridurre l\u2019<a href=\"https:\/\/www.html.it\/articoli\/lanti-aliasing-mai-pi-immagini-frastagliate\/\">aliasing<\/a>. Il problema, per\u00f2, \u00e8 molto pi\u00f9 complesso quando vogliamo effettuare l\u2019operazione inversa: se proviamo a incrementare le dimensioni di un\u2019immagine molto piccola (ad esempio 200 x 200 pixel), portandola a risoluzioni elevate (per esempio 2000 x 2000), il risultato sar\u00e0 inevitabilmente \u201cpixelato\u201d.<\/p>\n<div class=\"boximg\"><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/cattura.png\" class=\"fan_img\" rel=\"fan_group\"><img src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/cattura.png\" alt=\"\"\/><\/a><\/div>\n<h2>Come migliorare la qualit\u00e0 aumentando la risoluzione?<\/h2>\n<p>Le tecniche tradizionali finalizzate al miglioramento della qualit\u00e0 delle immagini \u201cingrandite\u201d si basano su filtraggi che \u201csfocano\u201d leggermente alcuni dettagli. Altre soluzioni sfruttano invece tecniche di regressione, che tendono a stimare il valore dei pixel sulla base dei vicini pi\u00f9 prossimi. In ogni caso, si tratta di tecniche che generalmente portano a risultati abbastanza limitati.<\/p>\n<p>Esistono vari strumenti online che consentono di incrementare la dimensione di un\u2019immagine, sfruttando tecniche diverse ma spesso non lontane da quelle appena menzionate per ridurre l\u2019effetto \u201cpixelato\u201d. In alcuni casi, per\u00f2, l\u2019introduzione di <strong>nuove tecniche basate sull\u2019intelligenza artificiale<\/strong> sembra portare a risultati abbastanza interessanti.<\/p>\n<p>In linea di principio, infatti, \u00e8 possibile immaginare un algoritmo che, basandosi su un dataset di immagini ad alta risoluzione, generi dapprima una nuovo dataset con le stesse immagini a risoluzione inferiore. A questo punto, si pu\u00f2 addestrare un algoritmo che, a partire dal dataset \u201criscalato\u201d, provi ad ottenere le immagini originali.<\/p>\n<p>Chiaramente, dalla teoria alla pratica c\u2019\u00e8 di mezzo una enorme quantit\u00e0 di dati, un\u2019altrettanto impressionante potenza di calcolo, e la necessit\u00e0 di raffinare gli algoritmi di <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/machine-learning\/\">machine learning<\/a> coinvolti in un processo del genere. Sono comunque stati fatti vari tentativi, e uno di questi, sviluppato dai ricercatori di Google, ha portato a risultati particolarmente impressionanti.<\/p>\n<h2>SR3: il nuovo modello di Google per incrementare la risoluzione delle immagini<\/h2>\n<p>La nuova tecnologia di Google si basa sulla composizione di due tecniche. La prima \u00e8 nota come <em>Super-Resolution via Repeated Refinements<\/em> (abbreviata in <strong>SR3<\/strong>), ed \u00e8 utilizzata per migliorare la qualit\u00e0 delle immagini aggiungendo ad essa del rumore gaussiano. Partendo dall\u2019immagine cos\u00ec corrotta, ed avendo addestrato un algoritmo basato su <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/gan-generative-adversarial-network-guida\/\">GAN<\/a> con immagini a varie gradazione di rumore, si riesce ad ottenere una qualit\u00e0 dell\u2019immagine riscalata particolarmente buona.<\/p>\n<div class=\"boximg\"><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/cascade.gif\" class=\"fan_img\" rel=\"fan_group\"><img src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/09\/cascade.gif\" alt=\"\"\/><\/a><\/div>\n<p>A questa tecnologia, gi\u00e0 particolarmente impressionante, Google aggiunge un ulteriore componente, chiamato <em>Cascaded Diffusion Model<\/em> (<strong>CDM<\/strong>), che migliora ulteriormente le performance di SR3 introducendo una pipeline di generazione di immagini a partire da rumore, ma in cascata, a risoluzioni crescenti.<\/p>\n<p>La combinazione di queste due tecniche riesce a incrementare la qualit\u00e0 delle immagini con <strong>risultati sorprendenti<\/strong>, che superano anche i livelli di altri algoritmi analoghi come BigGAN-Deep e VQ-VAE-2, finora accreditati come lo stato dell\u2019arte in questo ambito.<\/p>\n<p>Secondo quanto riportato da Google nel blog ufficiale, i risultati offerti da questa tecnologia sono di ottimo livello per immagini di volti e di elementi naturali, riuscendo ad <strong>incrementare la dimensione delle immagini fino a otto volte pi\u00f9 delle dimensioni originali<\/strong>.<\/p>\n<p><em>Fonte<\/em>: <a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2021\/07\/high-fidelity-image-generation-using.html?m=1\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">Google AI Blog<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/A77aoQf66dw\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tutti sappiamo che ridurre la risoluzione di un\u2019immagine \u00e8 un\u2019operazione semplice e facilmente realizzabile con buoni risultati. \u00c8 possibile farlo sfruttando interpolazioni di vario tipo (ad esempio bilineare o bicubica), in modo da applicare semplici filtri e ridurre l\u2019aliasing. 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