{"id":201575,"date":"2022-05-02T13:44:00","date_gmt":"2022-05-02T10:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/?p=201575"},"modified":"2022-04-03T01:49:51","modified_gmt":"2022-04-02T22:49:51","slug":"os-novos-mecanismos-de-ia-do-google-podem-ampliar-e-aprimorar-assim-como-nos-filmes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/os-novos-mecanismos-de-ia-do-google-podem-ampliar-e-aprimorar-assim-como-nos-filmes\/","title":{"rendered":"Os novos mecanismos de IA do Google podem ampliar e aprimorar, assim como nos filmes"},"content":{"rendered":"\n

Google<\/a><\/p>\n

Voc\u00ea sabe como, nos filmes, quando h\u00e1 uma imagem no computador e o detetive que est\u00e1 ao lado de The Guy In The Chair diz “voc\u00ea pode aumentar o zoom e melhorar<\/a> essa placa?" Essa tecnologia agora \u00e9 real<\/a>, gra\u00e7as \u00e0 mais nova IA do Google motores.<\/p>\n

O processo para fazer isso \u00e9 extremamente complexo e dif\u00edcil de dominar, pois eles s\u00e3o baseados em modelos de difus\u00e3o<\/a> (e algumas matem\u00e1ticas seriamente avan\u00e7adas) e trabalham para adicionar detalhes a uma imagem que n\u00e3o estava originalmente l\u00e1. Isso \u00e9 feito por adivinha\u00e7\u00e3o usando imagens semelhantes e \u00e9 uma t\u00e9cnica que o Google apelidou de s\u00edntese de imagem natural e, neste caso, super-resolu\u00e7\u00e3o de imagem.<\/p>\n

Obviamente, voc\u00ea come\u00e7a com uma imagem pequena e pixelizada (como as imagens do lado esquerdo de cada um dos conjuntos de imagens acima) e termina com uma imagem de resolu\u00e7\u00e3o muito mais alta que n\u00e3o apenas parece mais n\u00edtida, mas parece real ao olho humano, mesmo se n\u00e3o for uma correspond\u00eancia 100% exata com o original. Para fazer o trabalho, o Google usou duas novas ferramentas de IA: Super-Resolution via Repeated Refinement<\/a> (SR3) e Cascaded Diffusion Models<\/a> (CDM).<\/p>\n

O primeiro, SR3, adiciona ru\u00eddo a uma imagem (isso se parece com a est\u00e1tica ou a neve que voc\u00ea v\u00ea na tela da TV quando o sinal est\u00e1 fraco) e, em seguida, inverte o processo. Ele usa um grande banco de dados de imagens e uma s\u00e9rie de c\u00e1lculos de probabilidade para mapear a apar\u00eancia de uma vers\u00e3o de baixa resolu\u00e7\u00e3o da imagem, com a qual o pesquisador do Google Chitwan Saharia se aprofunda aqui<\/a>.<\/p>\n

\"Os<\/a><\/p>\n

Google<\/a><\/p>\n

“Os modelos de difus\u00e3o funcionam corrompendo os dados de treinamento, adicionando progressivamente ru\u00eddo gaussiano, apagando lentamente os detalhes dos dados at\u00e9 que se tornem ru\u00eddo puro e, em seguida, treinando uma rede neural para reverter esse processo de corrup\u00e7\u00e3o”, explicou<\/a> Saharia.<\/p>\n

A segunda ferramenta, CDM, usa “pipelines” pelos quais v\u00e1rios modelos de difus\u00e3o (incluindo SR3) podem ser direcionados para produzir atualiza\u00e7\u00f5es de alta resolu\u00e7\u00e3o. Essa ferramenta faz imagens maiores dos modelos de aprimoramento usando simula\u00e7\u00f5es cuidadosamente calculadas com base em probabilidades avan\u00e7adas, nas quais o Google publicou um artigo de pesquisa<\/a>.<\/p>\n

O resultado final? Quando a pesquisa apresentou as imagens finalizadas para as pessoas em um teste, elas escolheram que os rostos gerados eram confundidos com rostos reais em cerca de metade das vezes. Embora uma taxa de 50% possa n\u00e3o parecer bem-sucedida, est\u00e1 de acordo com o que poder\u00edamos esperar de um algoritmo perfeito. O Google diz que esse m\u00e9todo produz melhores resultados do que outras op\u00e7\u00f5es de aprimoramento de imagem, incluindo redes advers\u00e1rias generativas que usam redes neurais<\/a> concorrentes para refinar uma imagem.<\/p>\n

O Google diz que pretende fazer mais com esses mecanismos de IA e suas tecnologias relacionadas, al\u00e9m do escopo do upscaling de imagens, como outras \u00e1reas de modelagem de probabilidade. E embora essa tecnologia de “zoom e melhore” facilite fazer coisas como fotos antigas sofisticadas, ela definitivamente tem um potencial ineg\u00e1vel tamb\u00e9m, como, bem, aumentar o zoom e melhorar uma foto ou uma placa de carro ou qualquer outra coisa.<\/p>\n

via Alerta Cient\u00edfico<\/a><\/p>\n

Fonte de grava\u00e7\u00e3o: www.reviewgeek.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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