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合合信息掃描全能王“照片高清修復(fù)”功能上線,3秒還原老照片

2023-01-10 16:03 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
合合信息掃描全能王“照片高清修復(fù)”功能上線,3秒還原老照片
  “春運(yùn)”已經(jīng)開始,團(tuán)聚時刻即將到來。和親人們一起圍爐話家常,翻開舊日的相冊,品讀一張張泛黃的照片背后最牽動人心的情感,也是“年味”所在。時光會在照片上留下斑駁的痕跡,合合信息旗下掃描全能王上線并優(yōu)化的“照片高清修復(fù)”功能,可用AI(人工智能)技術(shù)讓美好記憶“昨日重現(xiàn)”。

  此前,專業(yè)的圖像處理軟件是照片修復(fù)的首選,但操作過程較為復(fù)雜且專業(yè)性要求較高。使用者需要手動尋找老照片中破損的斑點(diǎn)來進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)處理。在刻畫頭發(fā)、輪廓線等邊緣細(xì)節(jié)時,不僅需要切換多組濾鏡、圖層來對照片折痕、殘損的地方進(jìn)行模糊和銜接,還要調(diào)用“圖章”、“鋼筆”等軟件內(nèi)操作工具,整個過程對于廣大群眾來說較為復(fù)雜,操作門檻較高。

  智能圖像處理產(chǎn)品讓老照片的高清修復(fù)成為了觸手可及的“親民”功能。使用掃描全能王將老照片拍照上傳,一張圖片不到3秒即可完成修復(fù)。

  智能圖像處理技術(shù)書寫“彩色回憶”

  傳統(tǒng)的修復(fù)軟件普遍存在修復(fù)精度低、人臉細(xì)節(jié)丟失、處理時間長、色調(diào)不自然等問題。合合信息智能圖像處理技術(shù)在對老照片破損、劃痕、折痕之處進(jìn)行修復(fù)的基礎(chǔ)上,可對照片中的室內(nèi)外環(huán)境細(xì)節(jié)及顏色進(jìn)行還原。

  照片修復(fù)需要經(jīng)過智能“染色”工序。原始照片可被分為兩種,一種是原本為黑白照片的,需要重新上色;另一種是存在褪色、色偏狀況的彩色照片,要進(jìn)行顏色矯正。合合信息通過分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,用AI算法對照片區(qū)域的上色需求進(jìn)行研判,“推理”出貼合現(xiàn)實(shí)的填充色。

掃描全能王對黑白照片進(jìn)行彩色修復(fù),保留光源、真實(shí)膚色細(xì)節(jié)(用戶授權(quán)發(fā)布)


  人像修復(fù),有“美顏”也有細(xì)節(jié)

  受限于拍攝技術(shù)和攝影器材,涉及人物肖像的老照片往往存在模糊、失焦、壓縮等低畫質(zhì)問題。高精度修復(fù)的第一步,是對生物面部要素的精準(zhǔn)識別。智能圖像處理技術(shù)可對人臉區(qū)域進(jìn)行識別,準(zhǔn)確定位五官區(qū)域和皮膚區(qū)域,去除五官區(qū)域和皮膚區(qū)域中存在的多種退化狀況,在保留人像身份特征的基礎(chǔ)上增加面部細(xì)節(jié)。

掃描全能王對人像舊照片進(jìn)行面部修復(fù)(用戶授權(quán)發(fā)布)


  “人像照片的修復(fù)實(shí)質(zhì)上也是‘美顏’的過程,我們需要用AI從整張人臉中把五官和皮膚區(qū)域區(qū)分出來,因?yàn)槠つw需要美白等特殊處理,但套用在五官上,可能會使之損失部分細(xì)節(jié)特征?!焙虾闲畔⑾嚓P(guān)技術(shù)人員表示,與傳統(tǒng)的人臉修復(fù)技術(shù)相比,合合信息智能圖像處理因?yàn)閷θ四樇?xì)節(jié)的細(xì)致保存,使得修復(fù)效果真實(shí)、自然。在修復(fù)過程中,通過采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),整體修復(fù)速度快、效率更高,效果更好。

  目前,已有近百萬用戶使用過掃描全能王“照片高清修復(fù)”功能。有人第一次在照片中看清已逝親人的面孔,也有人通過照片,重溫了成長過程中獨(dú)特的家庭回憶。一位網(wǎng)名為“我是一個保安”的網(wǎng)友提到,自己用這項(xiàng)功能修復(fù)了一張最喜歡的全家福。“那時候爸爸和媽媽都還很年輕,而我也還只是個無憂無慮的小朋友?!?br />

掃描全能王對家庭照片的顏色退化、折痕問題進(jìn)行修復(fù)(用戶授權(quán)發(fā)布)


  合合信息是一家人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè),智能圖像處理技術(shù)是合合信息智能文字識別技術(shù)的重要組成。據(jù)悉,近三年來,合合信息先后斬獲ICDAR、ICPR等人工智能國際競賽的15項(xiàng)冠軍,學(xué)術(shù)成果在CVPR、AAAI、ECCV、ACLM等頂會上發(fā)表,相關(guān)項(xiàng)目獲中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(CSIG)科技進(jìn)步獎二等獎。


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