1：まとめらいぶ：2017/02/11(土) 11:45:23.49ID:CAP_USER.net
【ねとらぼ】
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1702/10/news120.html
Googleの研究チームが、人工知能（AI）を使って低解像度の画像から元の画像を推測し、
高解像度化する技術を発表しました。論文にはモザイクのように何が写っているのか
分からない状態から再現することに成功した、顔の画像などが掲載されています。
論文「Pixel Recursive Super Resolution」によると、画像などを高画質化する
「super resolution」（超解像技術）には、被写体の輪郭がぼやけやすいという課題が。
低解像度の画像は保持している情報が少ないため、対応するもっともらしい
高解像度の画像がいくつも存在しうるというのが、この原因だといいます。
そこで研究チームは2段階のアプローチを採用しました。conditioning networkで、
人工知能で処理したい低解像度の画像と異なる画像を比較することで写っているものを
判断し、次にprior networkで細部を描き加えます。その結果、8×8（64ピクセル）の
顔の画像などを、32×32の1024ピクセルに引き上げることに成功。人間には何が
写っているのかさえよく分からない状態から、かなりリアルに見える仕上がりに
加工されています。
完全な再現ではないため、監視カメラの映像に使って犯人を探すといった用途に
使うには改良が必要でしょう。そういえば、かつて「邪魔なモザイクが消せる」
という売り文句のムフフなアイテムがありましたが、もしかしたら
人工知能が発達した未来の世界にも……。
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1702/10/news120.html
Googleの研究チームが、人工知能（AI）を使って低解像度の画像から元の画像を推測し、
高解像度化する技術を発表しました。論文にはモザイクのように何が写っているのか
分からない状態から再現することに成功した、顔の画像などが掲載されています。
論文「Pixel Recursive Super Resolution」によると、画像などを高画質化する
「super resolution」（超解像技術）には、被写体の輪郭がぼやけやすいという課題が。
低解像度の画像は保持している情報が少ないため、対応するもっともらしい
高解像度の画像がいくつも存在しうるというのが、この原因だといいます。
そこで研究チームは2段階のアプローチを採用しました。conditioning networkで、
人工知能で処理したい低解像度の画像と異なる画像を比較することで写っているものを
判断し、次にprior networkで細部を描き加えます。その結果、8×8（64ピクセル）の
顔の画像などを、32×32の1024ピクセルに引き上げることに成功。人間には何が
写っているのかさえよく分からない状態から、かなりリアルに見える仕上がりに
加工されています。
完全な再現ではないため、監視カメラの映像に使って犯人を探すといった用途に
使うには改良が必要でしょう。そういえば、かつて「邪魔なモザイクが消せる」
という売り文句のムフフなアイテムがありましたが、もしかしたら
人工知能が発達した未来の世界にも……。
