Признавайтесь: вы хоть раз в жизни матерились, глядя на фото, которое после увеличения превратилось в пиксельную мозаику? Знакомо, когда вместо лица — квадратное полотно абстракционизма? Довольно частая ситуация с нейронками: вы рисуете какую-то картинку, и у вас возникают проблемы с тем, чтобы её корректно использовать (напечатать, отредактировать, пустить в полиграфию). Основная часть нейронок неспроста делает картинки небольшого размера — на генерирование изображений покрупнее требуются совсем другие мощности, равно как и база нужна куда больше и качественно иная.
Хорошим инструментом увеличения изображений сегодня является Topaz Gigapixel AI, который существует уже в восьмой версии. Это довольно узкоспециализированный инструмент, основная аудиторией которого являются фотографы, ориентированные на печать изображений (если учесть, что лицензия на него стоит сотку, это существенно — выложить 10 тысяч рублей за узкоспециализированный софт способен не каждый). Для большинства вариантов повседневного использования людям достаточно экранного разрешения смартфона — микрокартинки пойдут для любого поста в Telegram или Instagram. Но бывают и более сложные случаи, к которым даже этот софт не всегда готов.
Программа начиналась давным-давно и изначально работала на базе сложной интерполяции, в противовес квадратам в Фотошопе. В итоге удавалось увеличивать картинки по фрактальному принципу, незначительно их размывая. Но настоящий прорыв случился с подключением к софту нейронок.
Давайте посмотрим, как оно сейчас…
Деревья и зелень
Интересно софт работает с зеленью, где его алгоритмы очень хорошо отработаны. Распознаёт ветки, структуру листьев и прочее. По большому счёту, листья, которые мы видим, сделаны на основании моделей, которые программа скачивает при установке или обновлении. Законы природы давным-давно уже исследованы даже подобными инструментами, и если в рамках генерации нейронки прекрасно справляются, то и здесь подавно должны.
Я обратил внимание даже на буквы, которые у меня присутствовали в картинке, поскольку у них по периметру виден алиасинг (сглаживание пикселей, чтобы не было явной ступеньки, а на просмотре на 100% на экране был плавный переход и как бы округлые очертания). Понятно что при увеличении это всё вылезает в пикселизацию, поэтому простым размытием здесь проблемы не решить. И здесь видно, что нейронки включаются на полную, дорисовывая не просто отсутствующие пиксели, но очень уверенно создавая кривые линии. Отллично работает распознавание фактуры листьев, с коричневатыми пятнами и прожилками.
Применительно к шрифту, мы видим неприятные сероватые линии на нём (нейронки боролись с размытием), но главное, что программа прекрасно делает кривые именно кривыми, а не ступенчатыми линиями из Майнкрафта. Здесь как нельзя лучше заметен алгоритм её работы. Можно быть уверенным, что и линии волос, и ветки будут выглядеть неплохо.
Ну вот вам портрет, обычная картинка обычного писателя, скачанная из интернета и относящаяся к далёким годам середины прошлого века. Мало того, что она снята на плёнку, она ещё и уменьшена до каких-то жутких размеров. При прорисовке по умолчанию с довольно сильно установленным шарпингом программа неплохо справляется и с фактурой кожи, и с волосами. В данном случае, поскольку размер картинки очень маленький в пикселях, да ещё и сжатие жуткое, имеет смысл покрутить ползунок исправления компрессии, ведь интернет-серверы редко выкладывают что-то без сжатия. Но в данном случае ещё и исходник не идеален. На фоне программа очень уверенно восстановила пленочное зерно по мусору, который там присутствовал, однако волосы остались очень мало детализированными, то же самое коснулось и бровей.
В режиме «creative» восстановление лица очень чудное: программа не трогает зерно на фоне, но в лицо добавляет небольшой glow, от чего оно получается киношным. И это касается только лица, даже шея получается резкая, а костюм вообще перешарпленный. Не вижу необходимости с этим алгоритмом работать, если это только не крупноплановый портрет, в котором надо сделать параллельно небольшую ретушь — но подобное можно реализовать уже при пост-процессинге в Фотошопе.
Ползунок face recovery отвечает как раз за применение нейронов к итоговому изображению, поэтому рекомендую его включать на полную, чтобы было качественное сглаживание и прорисовка морщин и волос. В принципе, глаза впоследствии можно немного подправить уже руками.
Совершенно ненужный тумблер при работе с пленочными кадрами это gamma correction. В плёнке детали в тенях бесследно уходят, остаются они только в цифре, поэтому изначально пленочный кадр уже не вытянуть из теней. К тому же, работает здесь она только в автоматическом режиме: включил/выключил.
В принципе, подобный результат позволит напечатать на стену или нанести его на футболку, чтобы подарить кому-нибудь вместе с экземпляром книги «1984», актуальной во все времена. Я считаю, это превосходный результат, если предполагать, что исходником был файл 513×770 точек.
Отдельно пару слов скажу про очередь изображения, которую программа формирует внизу. Если у вас медленный компьютер (у софта есть рекомендации к тому, чтобы использова ть производительные видеокарты с памятью от 6 Гб, а у меня было только два на ноутбуке), можно такие картинки складывать в очередь внизу и потом уже экспортировать все сразу оптом в выходную папку (у каждого файла может быть своя). По пути можно переименовывать, выбрать формат для каждого, вплоть до TIFF 16 bit со сжатием или без.
Достоинства
- Дорисовка по существующим моделям. Хорошо проработаны структура кожи, листья, ветки, трава и волосы. Это наиболее частотные варианты создания увеличенных изображений и типов картинок, которые вы будете использовать. Отлично программа работает с кривыми и прямыми линиями, рисуя их более качественно, по сравнению с обычной интерполяцией.
- Увеличение микрокартинок в 6 раз. А если надо больше, то и больше — достаточно одну и ту же картинку прогнать через программу один раз, сохранить, а потом прогнать еще.
- Возможность использовать продукцию нейронок и мемасы в реальной жизни. Любая нейронка генерирует изображение для применения на экране телефона, но если вы захотите его напечатать, по умолчанию получится нечёткая каша. Здесь другая нейронка фактически спасает исходник и дорисовывает в него детали, так же интеллектуально, как сгенерировала другая нейронка.
Недостатки
Подобного софта мало, поэтому и недостатки искать в нем сложно. Отметим необходимость работы с моделями, которые разработаны производителем — они существуют под стандартные варианты использования и работают не всегда хорошо. Недостатком является, к примеру, размытие лица, в то время как одежда, наоборот, оставляется резкой.
Пробная версия у программы хороша и полнофункциональна, можно смело скачивать и пользоваться без ограничений — но она не позволяет выгнать из неё изображение вообще (потому что сегодня есть другие нейронки, которые убирают водяные знаки из исходника). В принципе, для человека, регулярно занимающегося увеличением картинок для печати, к примеру, 10 000 за пожизненную лицензию было бы хорошим вариантом. Но в России вам сегодня нужно искать карточку заграничного банка (ждать окончания войны или иным способом решать финансовые проблемы), чтобы просто оплатить этот софт.