Нейросети сегодня популярны в плане графического восстановления низкокачественных данных, которое вовсю применяется в экспериментальном порядке сейчас в старых играх и фильмах.
Тем не менее, в плане распознавания и восстановления лиц, у технологии есть вполне четкие границы. Исследователи показали работу новой системы на ИИ, которая генерирует изображение «с повышением частоты дискретизации» в 64 раза по сравнению с оригиналом с низким разрешением. В разработке использовали алгоритм исследования скрытого пространства. Система показала, что воспроизведенное изображение может кардинально отличаться от оригинала.
Синтия Рудин, профессор компьютерных наук в Университете Дьюка в Дареме, Северная Каролина, прокомментировала разработку: «Мы доказали, что вы не можете распознать лица по размытым изображениям, потому что здесь слишком много возможностей. Таким образом, масштабирование и улучшение, превышающие определенный пороговый уровень, не могут существовать».
Модуль Python PULSE, который разработала команда, тем не менее, может применяться если не в целях распознавания лиц, то в астрономии, медицине или в художественной сфере т.к. не воспроизводит лицо с исходника, но «придумывает» множество похожих.
В портретах это не работает, но в графических данных другого типа может быть очень полезно.
Читайте также на АКБ:
Нейросеть от Mail.ru поможет найти неизвестные фото ветеранов
