本日、Googleは、低解像度の画像から高忠実度の画像を生成する、拡散モデルを使用した高忠実度の画像生成という名前のブログ投稿で、AIがサポートする新しいアップスケーリングテクノロジーを紹介しました。 GoogleのAI部門による最近の調査によると、この分野での新たな進歩により、信じられないほどの画像を作成できるようになっています。 同社の機械学習モデルは、ほとんど解像度なしで写真を撮り、それを拡大縮小して独自の詳細を実現することができます。
GoogleがAIをサポートする新しいアップスケーリングテクノロジーを導入
AIによる写真のスケーリングに関しては、さまざまな方法があります。 同社が使用しているのは拡散モデリングと呼ばれるものです。 これは、2015年に実装が開始された生成モデルです。
彼らが説明しているように、システムは低解像度の画像を入力として受け取り、それ自体で高解像度の画像を作成します。 これを行うために、Googleは、画像の解像度を下げて画像を極端にピクセル化するようにAIを最初にトレーニングしたと述べています。 そこから、「純粋なノイズから始めて、入力された低解像度画像のガイダンスを通じてターゲット分布に到達するためにノイズを徐々に除去することで、このプロセスを逆にすることを学びます」。
Googleのツールは、拡散モデリングを使用して忠実度の高い画像を作成します
この方法で、グーグルは特に人々の肖像画を改善することに成功しました。 ただし、さらに一歩進んで、2番目のAIを使用して、品質をさらに向上させることができます。 たとえば、最初に32 x32の画像を64x 64に変換し、その新しい写真を参照として取得して、最大128 x128などにします。
結果は間違いなく壮観であり、事実上何もないところから真に詳細な写真を作成することができます。 若干の多少の誤差はありますが、写真は問題なくリアルに見えます。 実際、コンテキストを知らなければ、普通の人はおそらくAIによってスケーリングされたことを識別しません。
