你可以找到創(chuàng)建新圖像的人工智能，但如果你想修復(fù)一張舊的家庭照片呢？你可能有一個不收費的選擇。Louis Bouchard和PetaPixel提請注意騰訊研究人員最近開發(fā)的一個免費工具GFP-GAN（生成性面部先驗-生成性對抗網(wǎng)絡(luò)），它可以恢復(fù)受損和低分辨率的肖像。該技術(shù)合并了來自兩個人工智能模型的信息，在幾秒鐘內(nèi)用真實的細(xì)節(jié)填補(bǔ)照片缺失的細(xì)節(jié)，同時保持高精確度和質(zhì)量。
傳統(tǒng)的方法是對現(xiàn)有的人工智能模型進(jìn)行微調(diào)，通過衡量人工和真實照片之間的差異來恢復(fù)圖像。科學(xué)家們說，這經(jīng)常導(dǎo)致低質(zhì)量的結(jié)果。新方法使用現(xiàn)有模型的預(yù)訓(xùn)練版本（英偉達(dá)的StyleGAN-2），在圖像生成過程中的多個階段為團(tuán)隊自己的模型提供信息。該技術(shù)旨在保留照片中人物的 “身份”，尤其是眼睛和嘴巴等面部特征。
你可以免費試一試GFP-GAN的演示。創(chuàng)作者還發(fā)布了他們的代碼，讓任何人在他們自己的項目中實現(xiàn)這一修復(fù)技術(shù)。
這個項目仍然受到當(dāng)前人工智能的限制。雖然它的準(zhǔn)確性令人驚訝，但它是在對丟失的內(nèi)容進(jìn)行有根據(jù)的猜測。研究人員警告說，你可能會看到 “身份的輕微變化 “和比你可能喜歡的更低的分辨率?；镉媯?，不要靠這個來打印你祖父母的海報大小的照片。同樣，這里的工作是有希望的–它暗示了一個未來，在那里你可以很容易地拯救那些否則就會在時間的摧殘下丟失的圖像。
