Anda memaparkan gambar perkahwinan datuk dan nenek anda melalui aplikasi dan ia kembali dengan jelas, dengan wajah yang jelas dan garisan yang bersih. Hasilnya mengagumkan \u2014 dan memerlukan penjelasan yang hampir tiada siapa yang memberikannya.<\/p>\n
Butiran itu tiada di situ.<\/b> Kecerdasan buatan tidak menemui maklumat tersembunyi dalam imej tersebut: ia menghasilkan maklumat baharu yang sepadan dengan yang lain.<\/p>\n Model itu mempelajari rupa dan tekstur yang biasanya kelihatan dan melukis apa yang hilang dengan cara yang konsisten dengan persekitaran.<\/p><\/div><\/div> Ciri-ciri wajah yang cantik, bentuk mata dan senyuman, semuanya boleh kelihatan berbeza daripada yang asal. Lebih teruk gambarnya, lebih banyak yang dihias oleh model.<\/p><\/div><\/div> Membesarkan foto kecil menghasilkan piksel baharu melalui anggaran. Ketajaman yang dirasakan meningkat; maklumat sebenar tidak.<\/p><\/div><\/div> Versi yang dipulihkan adalah tafsiran. Fail asal adalah dokumen tersebut, dan ia tidak boleh ditulis ganti.<\/p><\/div><\/div> Terdapat kegunaan di mana ia cemerlang dan risikonya rendah. Hilangkan calar, kotoran, kedutan dan kekuningan daripada foto yang diimbas.<\/b> Ia merupakan pembaikan kerosakan fizikal: maklumat imej ada di sana dan model hanya membersihkan apa yang ada di atasnya.<\/p>\n Perkara yang sama berlaku untuk Warna pudar yang betul<\/b> dan untuk kurangkan bunyi bising<\/b> daripada imbasan yang dilakukan dalam cahaya malap. Ini adalah operasi yang menghormati apa yang ditawarkan oleh foto tersebut.<\/p>\n Cerun licin bermula apabila foto itu kecil, sangat kabur, atau beresolusi sangat rendah. Kemudian model mempunyai sedikit maklumat untuk digunakan dan akhirnya mencipta lebih daripada sekadar pembetulan. Di situlah kesan kulit yang diplastikan dan wajah yang kelihatan serupa, tetapi tidak serupa, muncul.<\/p>\n Mewarnakan foto hitam putih adalah contoh paling jelas bagi sempadan ini. Maklumat warna tidak pernah wujud dalam filem itu.<\/b> Model ini memilih warna yang mungkin daripada berjuta-juta contoh.<\/p>\n Hasilnya biasanya cantik dan mengujakan, dan tiada yang salah dengannya, selagi jelas kepada penonton bahawa warna itu adalah binaan semula. Gaun itu mungkin berwarna biru dan keluar berwarna hijau, dan AI tidak dapat mengetahuinya.<\/p>\n
\nDia mengisi kekosongan, dia tidak mendedahkannya.<\/h3>
\nWajah adalah tempat risiko muncul.<\/h3>
\nMeningkatkan tidak bermakna menambah perincian.<\/h3>
\nSentiasa simpan yang asal.<\/h3>
\n<\/div>\nApabila AI benar-benar membantu.<\/h2>\n
Pewarnaan adalah tekaan yang berasas.<\/h2>\n