1. 브라우저 입력 "Lightsecond Online 또는 light second Format Factory”-& gt；; 오래된 사진 복구-> 그림을 드래그하거나 추가합니다.
2. 수리 모드를 설정합니다. 초상화라면 검사해 보는 것이 좋습니다. 또한 크기 출력의 경우 기본 선택을 권장합니다.
3. 복구 시작을 클릭하고 잠시 기다려 복구 전후의 효과를 미리 봅니다.
마지막으로 다운로드를 클릭하십시오.
HD 이미지의 인공 지능 복구에는 일반적으로 이미지 초고해상도 (SR) 기술이 포함됩니다. 이러한 기술은 심도 있는 학습과 신경망을 이용하여 이미지의 공간 해상도를 높여 이미지를 더 선명하고 상세하게 보이게 합니다.
다음은 일반적으로 화면을 HD 로 바꾸는 AI 복구 원리입니다.
교육 단계: 이 과정에는 대량의 고해상도 이미지를 사용하여 심도 있는 신경망을 훈련시키는 과정이 포함됩니다. 교육 데이터에는 저해상도 이미지와 해당 고해상도 버전이 포함됩니다. 저해상도 이미지를 고해상도 이미지에 매핑하는 방법을 배워서 신경망을 훈련시킵니다. 여기에 사용되는 깊이 신경망은 일반적으로 컨볼 루션 신경망 (CNN) 또는 그 변형입니다. 이러한 네트워크 구조는 이미지의 특징과 텍스처를 효과적으로 캡처할 수 있습니다.
모델 선택: 일반적으로 사용되는 모델은 SRCNN (초해상도 컨볼 루션 신경망), VDSR (매우 깊은 초고해상도 네트워크), SRGan (초해상도 생성 예측 네트워크) 등입니다. 이러한 모델은 구조와 복잡성이 다르지만 일반적인 목표는 저해상도 이미지와 고해상도 이미지 간의 매핑 관계를 배우는 것입니다.
추론 단계: 모델이 훈련되면 새로운 저해상도 이미지를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 추론 단계에서 입력은 저해상도 이미지이며, 모델은 학습한 매핑 관계를 적용하여 고해상도 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 일반적으로 컨볼 루션 연산과 비선형 활성화 함수로 수행됩니다.
손실 함수: 교육 중 모델은 손실 함수를 통해 결과 이미지와 실제 고해상도 이미지 간의 차이를 측정해야 합니다. 일반적으로 사용되는 손실 함수에는 평균 제곱 오차 (MSE) 및 인식 손실이 포함됩니다. 이 함수는 구조적 일관성을 유지하면서 이미지의 인식 품질을 높이려고 합니다.
이러한 기술은 이미지 품질을 어느 정도 향상시킬 수 있지만 손실된 정보를 실제로 복구할 수는 없다는 점에 유의해야 합니다. HD 이미지와 저해상도 이미지의 정보 차이는 되돌릴 수 없으므로 결과 고해상도 이미지는 세부 사항에서 더 선명하게 보일 수 있지만 여전히 흐릿하거나 왜곡될 수 있습니다.