Adobe Research的一个视频和人工智能工程师团队开发了一款名为videoigagan的人工智能应用程序，它可以接受模糊的视频，并对其进行增强，使其成为更清晰的产品。该团队在arXiv预印本服务器上发表的一篇文章中描述了他们的工作和结果。他们还在他们的项目网页上张贴了一些他们改进过的视频范例。
人工智能应用最近经常出现在新闻中，主要是由于法学硕士的发布，比如ChatGPT，消费者可以使用它来生成各种各样的输出。但人工智能研究也在其他领域进行，比如创建人工图像和视频。
在这项新的努力中，Adobe的团队创建了一个应用程序，它可以接受模糊的视频样本，并在处理后返回具有大大增强的清晰度和清晰度的相同样本-也称为升级。
它被称为video igagan——这个名字来自于它之前展示的应用程序GigaGAN，它可以生成新照片或改进旧照片。GAN代表生成对抗网络。
顾名思义，该团队使用生成对抗网络来教系统清晰清晰的视频是什么样子(比如眉毛中的单根毛发，而不是模糊的一团)，然后添加“流引导传播模块”来保持视频帧之间的一致性。
他们还使用了抗混叠技术来防止他们所说的“人工智能怪异”，以及高频特征穿梭来处理视频质量的意外下降。
该团队声称，其结果是一个可以将视频图像质量提高8倍的系统，而且不会出现奇怪的色彩、不均匀的线条或其他人工智能生成的图像和视频的众所周知的问题。
他们承认，有些输出完全是人工生成的，基于系统在寻找填补缺失图像时所做的估计。例如，皮肤上的毛孔，眼睛周围的线条，甚至睫毛，都被添加进去，使最终的视频质量清晰清晰。
该团队指出，到目前为止，该系统的发布是一个演示，而不是一个即将发布的版本;因此，目前还不清楚Adobe是否会将其发布为一般用途。
更多信息:Yiran Xu et al .， Video - igagan: Towards Detail-rich Video superresolution, arXiv(2024)。DOI: 10.48550 / arxiv.2404.12388
项目网站页面:videoigagan .github.io/
期刊信息: arXiv©2024 Science X Network
引用: Adobe的videoigagan使用人工智能使模糊的视频变得清晰(2024年，4月25日 作品受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。的有限公司 内容仅供参考之用。
