Đáng chú ý hơn, bộ cài đặt của phần mềm AI này rất nhẹ, chỉ bằng 1/50 so với các thuật toán phóng to ảnh truyền thống
Cho đến giờ, khả năng "zoom và làm nét" những bức ảnh mới chỉ xuất hiện trên phim ảnh, nhưng các tiến bộ của AI đang từ từ làm nó trở thành hiện thực. Các nhà nghiên cứu đã cho thấy kỹ thuật máy học có thể phóng to các bức ảnh có độ phân giải thấp, khôi phục các pixel không có ở đó để làm bức ảnh sắc nét hơn.
Giờ đây, công nghệ đó không chỉ nằm trong phim ảnh hay phòng nghiên cứu, mà đang được đưa đến tay người dùng thông thường nhờ những ứng dụng như Pixelmator. Với tính năng "ML Super Resolution" dành cho phiên bản Pro với mức giá 60 USD, công ty cho biết, nó có thể phóng to các hình ảnh lên gấp 3 lần so với độ phân giải gốc mà không làm xuất hiện các khuyết tật như nhòe ảnh hay thiếu điểm ảnh.
Trên thực tế, công nghệ này đã xuất hiện được một thời gian với sự tham gia của các ông lớn trong làng công nghệ như Google và Nvidia khi tạo ra các thuật toán của riêng mình.
Dù vậy, nguyên lý cơ bản của họ đều là những phần mềm AI được huấn luyện bằng một bộ dữ liệu chứa các cặp hình ảnh độ phân giải thấp và độ phân giải cao. Thuật toán sẽ so sánh các hình ảnh trong bộ dữ liệu này và tạo ra những quy tắc về cách các pixel thay đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác. Vì vậy, khi nó được xem một hình ảnh độ phân giải thấp chưa từng thấy trước đây, nó có thể dự báo được những pixel nào cần bổ sung và chèn chúng vào đó.
Các nhà phát triển Pixelmator nói với The Verge rằng thuật toán của họ được xây dựng từ đầu để chúng đủ nhẹ để chạy ngay trên thiết bị của người dùng. Quả thật, với dung lượng 5MB, nó chỉ bằng 1/50 so với các thuật toán nghiên cứu của những công ty trên. Nó được huấn luyện trên một loạt hình ảnh để đoán trước được các nhu cầu khác nhau của người dùng, nhưng bộ dữ liệu huấn luyện lại nhỏ một cách khác thường – chỉ có 15.000 hình ảnh mẫu để tạo ra công cụ ML Super Resolution của Pixelmator.
Các thử nghiệm của trang The Verge cho thấy, dù còn một vài điểm trừ, khả năng siêu zoom của Pixelmator thực sự ấn tượng. Tính năng Pixelation của nó có thể làm mịn các đường nét trên hàng loạt bức ảnh, từ ảnh minh họa cho đến ảnh chụp cũng như cả văn bản.
Hình ảnh trước (trên) và sau (dưới) khi xử lý bằng Pixelmator.
Kết quả cũng tốt hơn so với các thuật toán upscale truyền thống, và dù quá trình thực hiện không hoàn tất ngay lập tức (mất khoảng 8 giây mỗi hình ảnh trên máy MacBook Pro 2017), nó đủ nhanh để phục vụ cho việc chỉnh sửa ảnh của các nhà thiết kế.
Pixelmator cũng không phải người đầu tiên thương mại hóa công nghệ này. Trước đó đã có một số công cụ trực tuyến siêu zoom khác, như BigJPG.com hay LetsEnhance.io, tuy nhiên kết quả của các trang web này không phải lúc nào cũng như ý muốn. Ngay cả hãng Adobe cũng đưa ra tính năng tương tự như trên nhưng kết quả lại không tương xứng với danh tiếng của hãng.
Cho đến giờ, khả năng "zoom và làm nét" những bức ảnh mới chỉ xuất hiện trên phim ảnh, nhưng các tiến bộ của AI đang từ từ làm nó trở thành hiện thực. Các nhà nghiên cứu đã cho thấy kỹ thuật máy học có thể phóng to các bức ảnh có độ phân giải thấp, khôi phục các pixel không có ở đó để làm bức ảnh sắc nét hơn.
Giờ đây, công nghệ đó không chỉ nằm trong phim ảnh hay phòng nghiên cứu, mà đang được đưa đến tay người dùng thông thường nhờ những ứng dụng như Pixelmator. Với tính năng "ML Super Resolution" dành cho phiên bản Pro với mức giá 60 USD, công ty cho biết, nó có thể phóng to các hình ảnh lên gấp 3 lần so với độ phân giải gốc mà không làm xuất hiện các khuyết tật như nhòe ảnh hay thiếu điểm ảnh.
Trên thực tế, công nghệ này đã xuất hiện được một thời gian với sự tham gia của các ông lớn trong làng công nghệ như Google và Nvidia khi tạo ra các thuật toán của riêng mình.
Dù vậy, nguyên lý cơ bản của họ đều là những phần mềm AI được huấn luyện bằng một bộ dữ liệu chứa các cặp hình ảnh độ phân giải thấp và độ phân giải cao. Thuật toán sẽ so sánh các hình ảnh trong bộ dữ liệu này và tạo ra những quy tắc về cách các pixel thay đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác. Vì vậy, khi nó được xem một hình ảnh độ phân giải thấp chưa từng thấy trước đây, nó có thể dự báo được những pixel nào cần bổ sung và chèn chúng vào đó.
Các nhà phát triển Pixelmator nói với The Verge rằng thuật toán của họ được xây dựng từ đầu để chúng đủ nhẹ để chạy ngay trên thiết bị của người dùng. Quả thật, với dung lượng 5MB, nó chỉ bằng 1/50 so với các thuật toán nghiên cứu của những công ty trên. Nó được huấn luyện trên một loạt hình ảnh để đoán trước được các nhu cầu khác nhau của người dùng, nhưng bộ dữ liệu huấn luyện lại nhỏ một cách khác thường – chỉ có 15.000 hình ảnh mẫu để tạo ra công cụ ML Super Resolution của Pixelmator.
Các thử nghiệm của trang The Verge cho thấy, dù còn một vài điểm trừ, khả năng siêu zoom của Pixelmator thực sự ấn tượng. Tính năng Pixelation của nó có thể làm mịn các đường nét trên hàng loạt bức ảnh, từ ảnh minh họa cho đến ảnh chụp cũng như cả văn bản.
Hình ảnh trước (trên) và sau (dưới) khi xử lý bằng Pixelmator.
Kết quả cũng tốt hơn so với các thuật toán upscale truyền thống, và dù quá trình thực hiện không hoàn tất ngay lập tức (mất khoảng 8 giây mỗi hình ảnh trên máy MacBook Pro 2017), nó đủ nhanh để phục vụ cho việc chỉnh sửa ảnh của các nhà thiết kế.
Pixelmator cũng không phải người đầu tiên thương mại hóa công nghệ này. Trước đó đã có một số công cụ trực tuyến siêu zoom khác, như BigJPG.com hay LetsEnhance.io, tuy nhiên kết quả của các trang web này không phải lúc nào cũng như ý muốn. Ngay cả hãng Adobe cũng đưa ra tính năng tương tự như trên nhưng kết quả lại không tương xứng với danh tiếng của hãng.
Theo Genk
