Японские рестораны Pizza Hut начнут использовать для приготовления пиццы рисовую основу из-за подорожания пшеницы
Ритейлер «Лента» решил заняться ресторанным бизнесом
Японский авиаперевозчик начал предлагать путешественникам одежду в аренду
Спрос на услугу «пробива» абонента увеличился в 1,5 раза
GS Group запустит в России контрактное производство электроники
Гай Ричи снимет фильм на деньги «Кинопоиска»
Ant Group получила штраф от Народного банка КНР на 984 млн USD
Российские авиаперевозчики начали выполнять рейсы на Кубу
В России подешевели электросамокаты и моноколеса
Украинские стартаперы представили бесплатный сервис для улучшения качества фотографических снимков
Украинские разработчики объявили о запуске сервиса Let's Enhance, позволяющего восстанавливать четкость фотографических снимков посредством технологий машинного обучения.
Проект был запущен А. Савсуненко и В. Пранскевичусом, являющимися учредителями уже закрытой стартап-компании Titanovo, которая специализировалась на проведении ДНК-тестов.
В основу работы нового сервиса положены нейронные сети, обучающиеся восстановлению деталей на фотографических снимках. Для этого они используют данные о часто встречающихся на фотографиях текстурах и объектах. С помощью сервиса Let's Enhance можно добиться 4-кратного увеличения изображения без потери качества.
Первая нейронная сеть отвечает за устранение jpeg-артефактов и дефектов изображения, возникающих при его сжатии. Вторая сеть, получившая название Boring, берет на себя восстановление линий и структур изображения. Данная сеть идеально подходит для улучшения качества логотипов и комиксов. И, наконец, третья нейросеть Magic обеспечивает дорисовку недостающих на фотографическом снимке деталей с целью придания ему большей реалистичности.
По словам Савсуненко, запуск сервиса Let's Enhance обошелся в 10 000 американских долларов. На текущий момент доступ к нему предоставляется сторонним пользователям на безвозмездной основе. В перспективе он станет платным. Савсуненко отметил, что команда разработчиков продолжает активно прорабатывать различные модели монетизации сервиса за счет b2b-услуг.
Стоит отметить, что далеко не всем пользователям удается качественно обработать необходимые им фотографические снимки. Разработчики сервиса отмечают, что нейросети плохо справляются с улучшением качества скан-копий старых снимков, скриншотов и «псевдопикселизированных» иллюстраций и картинок после цифрового зума.