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Alte Bilder verbessern mit Deep-Learning-Technologie

Dienstag, 8. März 2022 - 01:28 | Autor: wabis | Themen: Computer, Fotos, Genial, Kurioses
Deep-Learning-Technologie kann verwendet werden, um alte unscharfe Bilder zu verbessern und zu kolorieren. Die Resultate sind wirklich erstaunlich.

Beispiel Bild meiner Mutter

Klicke auf das Bild um zwischen den Versionen Original, Verbessert und Koloriert zu wechseln.

  • Original
  • Verbessert
  • Koloriert

Dies ist ein Bild meiner Mutter mit 8 Jahren, aufgenommen um 1943. Das Bild lag in schwarz/weiss vor. Ich habe es gescannt und mit Photoshop restauriert, d.h. Belichtung und Kontrast verbessert, Flecken entfernt und Defekte behoben, siehe Alte Fotos restaurieren. Das Resultat siehst du im Tab Original.

Wie du siehst ist das Bild relativ unscharf, da die Vorlage nur sehr kleinformatig war.

Bei der Kolorierung kann die AI natürlich nur raten, welche Farbe z.B. die Augen, Haare und Kleider hatten. In diesem Beispiel hatte die AI meiner Mutter braune Augen beschert. Dies habe ich dann im Bildbearbeitungeprogramm GIMP korrigiert. Zudem zeigte das von der AI generierte Bild zu satte unnatürliche Farben. Ich habe daher die Sättigung reduziert und die Farben etwas mehr ins bläuliche verschoben (wärme reduziert).

Wie Deep-Learning Bilder verbessert

Im Internet gibt es einen Dienst, wo man Bilder hochladen kann. Diese kann man dann von einem Deep-Learning-Algorhythmus verbessern, kolorieren, ja sogar animieren lassen, siehe Beispiel Video Animation meines Grossvaters. Ein paar Bilder darf man kostenlos testen.

 MyHeritage

Deep-Learning ist eine Art maschinelles Lernen, das einen Computer trainiert, menschenähnliche Aufgaben auszuführen, wie z. B. das Erkennen von Sprache, das Identifizieren von Bildern oder das Treffen von Vorhersagen. Anstatt Daten so zu organisieren, dass sie vordefinierte Gleichungen durchlaufen, legt Deep-Learning grundlegende Parameter zu den Daten fest und trainiert den Computer, selbstständig zu lernen, indem er Muster unter Verwendung vieler Verarbeitungsebenen erkennt. [1]

Deep-Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das wiederum ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (AI) ist. Mit anderen Worten, Deep-Learning ist maschinelles Lernen. [2]

Im Prinzip arbeitet Deep-Learning wiefolgt. Zunächst werden der AI abertausende von guten Fotos von Gesichtern präsentiert. Dies ist auf der obigen Website bereits geschehen. Die AI lernt dadurch wie Gesichter aussehen. Wenn man nun ein Bild verbessern will, präsentiert man der AI das unscharfe Originalbild. Die AI generiert nun mithilfe der gelernten Gesichter ein scharfes Bild mit derselben Pose. Dieses Gesicht ist dem Original oft nicht sehr ähnlich. Nun wird das generierte Gesicht unscharf gemacht und mit dem Original verglichen. Stimmt das Original mit dem unscharf gemachten generierten Bild nicht gut überein, wird das generierte Bild modifiziert, bis eine möglichste perfekte Übereinstimmung von Original und unscharf gemachtem generierten Bild vorliegt.

Wenn das Original nicht allzu schlecht ist, wird das generierte Bild sehr autentisch aussehen. Je unschärfer das Original ist, umso mehr verschiedene generierte und unscharf gemachte Bilder der AI werden exakt wie das Original aussehen. Daher weicht das generierte Bild bei schlechten Vorlagen oft vom wirklichen Aussehen der Person ab.

Beispiel Video Animation meines Grossvaters

Hier lasse ich meinen Grossvater von der AI virtuell zum Leben erwecken!

Dieses Video wurde aus einem Bildausschnitt des Hochzeitsfotos von der AI generiert. Den Text und die Stimme kann man beliebig wählen. Die Animation wird automatisch lippensynchron erstellt.

1932 Hochzeitfoto Oma Hedwig Dumps mit Opa Ulrich Senn
Ausschnitt aus Hochzeitfoto Opa Ulrich Senn

Das Hochzeitsfoto wurde ebenfalls von der AI verbessert. Man könnte es noch kolorieren lassen, aber oft sind die Bilder schwarz/weiss besser.

Referenzen

How to Do Deep Learning With SAS®
https://www.sas.com/en/whitepapers/deep-learning-with-sas-109610.html
Deep learning vs. machine learning – What’s the difference?
https://levity.ai/blog/difference-machine-learning-deep-learning
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