6月29日消息微軟研究院團隊 Ziyu Wan、Bo Zhang等人開發(fā)了一種新的基于AI的算法，用于通過深度學習方法恢復(fù)遭受嚴重毀壞的老舊照片。
與可以通過監(jiān)督學習解決的常規(guī)還原任務(wù)不同，真實照片的毀壞很復(fù)雜，并且合成圖像和真實舊照片之間的域間隙使網(wǎng)絡(luò)無法運用。
IT之家獲悉，他們的新技術(shù)通過利用真實照片和大量合成圖像配對，提出了一種新穎的三重態(tài)域翻譯網(wǎng)絡(luò)。具體來說，他們訓練兩個變體自動編碼器(VAE)將舊照片和干凈照片分別轉(zhuǎn)換為兩個潛在空間。并使用合成配對數(shù)據(jù)學習這兩個潛在空間之間的轉(zhuǎn)換。
由于域間隙在緊湊的潛伏空間中是封閉的，因此這種轉(zhuǎn)換可以很好地推廣到真實照片。為了解決一張舊照片中混合的多種退化問題，他們設(shè)計了一個全局分支，該分支具有針對結(jié)構(gòu)化缺陷(例如劃痕和灰塵斑點)的非局部塊，以及針對非結(jié)構(gòu)化缺陷(例如噪聲和模糊度)的局部分支。兩個分支融合在潛在空間中，從而提高了從多個缺陷還原舊照片的能力。提出的方法在恢復(fù)舊照片的視覺質(zhì)量方面優(yōu)于最先進的方法。
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