أداة مجانية جديدة تستعيد الصور القديمة في ثوان

يمكن أن تساعدك التكنولوجيا في العديد من المهام والمطالب اليوم ، ومن أحدث مزاياها إمكانية استعادة الصور القديمة. طوّر باحثون صينيون أداة تم إنشاؤها بمساعدة الذكاء الاصطناعي وهي قادرة على استعادة الصور التي تضررت بفعل الزمن. هذه آلية ممتازة للحفاظ على بعض الذكريات حية وتتحقق!

استمر في قراءة المقالة وتعرف على المزيد حول الأداة.

اقرأ أكثر: تعرف على كيفية إرسال الصور دون فقدان الجودة

كيف تعمل

كل شخص لديه صور قديمة في المنزل ، العديد منها تالف أو ملطخ أو منخفض الدقة. نظرًا لأن الاسترجاع المادي للصور أمر صعب ومكلف ، ينتهي الأمر بالعديد من الأشخاص إلى فقدان بعض الذكريات. ومع ذلك ، من الممكن الآن استخدام أداة عبر الإنترنت لجعل الصورة جديدة. طورتها شركة Tencent ، في الصين ، المنصة المسماة GFP-GAN ، Generative Facial شبكة الخصومة سابقة التوليد ، قادرة على تصحيح العيوب في الصور دون تغيير الصورة إبداعي.

يسعى البرنامج إلى إزالة علامات الطي من الصور ، وتسليط الضوء على التفاصيل المرئية بالكاد أو فوضوي وإبراز ألوان الصور ، بما في ذلك تحويل الصور بالأبيض والأسود إلى صور زاهى الألوان. تعتمد الطريقة التي تعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي StyleGAN-2 على نظام الاحتمالات.

إذا أضافت أدوات أخرى عناصر إلى الصورة تجعلها مصطنعة ، فإن منصة GFP-GAN تسعى إلى الحفاظ على طبيعية الصور. للقيام بذلك ، لا يضيف معلومات جديدة إلى الصور ويسعى فقط إلى تنظيف المشهد. إذا كان من الضروري ملء بعض المساحة في الصورة ، يتم جمع العناصر من خلال قاعدة بيانات. بما في ذلك ، لتحسين جوانب الوجه ، مثل الفم والأنف والعينين.

التطبيق صالح لكل من الصور القديمة ذات الدقة المنخفضة والصور الرقمية. نظرًا لإمكانية تلف صور الكاميرا أو تلفها في وقت الالتقاط ، تعمل الأداة أيضًا بنجاح في استعادة هذه الصور.

أداة مجانية

لا يلزم الدفع لاستخدام التطبيق. النسخة التجريبية متاحة للجميع فيصفحة GFP-GAN أو تنزيل مجاني في موقع جيثب. التطبيق هو برنامج مفتوح المصدر ، مما يعني أنه يمكن تنزيله واستخدامه من قبل أي شخص. وبالتالي ، فإن نية المنشئين هي السماح باستخدام الخوارزمية في مهام مخصصة يمكن دمجها في برنامج جديد.

تقدير الباحثين هو إطلاق نموذج أكثر تقدمًا للتطبيق في غضون أسابيع قليلة. من بين التحسينات المدرجة تحسين التعرف على الوجه ، وتحديد العناصر ذات الدقة المنخفضة في الصورة وملء المساحات بشكل أفضل.