这就是机器学习解决低分辨率的方式
Photoshop 的竞争对手今天宣布了其60 美元 Pro 版软件的 ML 超级分辨率:该公司称该功能可以将图像放大到原始分辨率的三倍，而不会出现像素化或模糊等图像缺陷。
AI超分辨率为模糊图像增加了失去的清晰度
经过我们的测试，我们会说这个声明需要一些注意事项但总的来说，Pixelmator 的超分辨率功能的表现令人印象深刻
您可以在 Pixelmator 的博客上查看更多图像，包括与双线性，Lanczos 和最近邻算法等传统放大技术的比较虽然 ML Super Resolution 不是魔杖，但它确实提供了始终如一的令人印象深刻的结果
该算法学习逐像素预测新的细节
Pixelmator 的创建者告诉The Verge，他们的算法是从头开始制作的，以便轻量级到可以在用户的设备上运行与通常大 50 倍的研究算法相比，它的大小仅为 5MB为了预测用户的不同需求，它对一系列图像进行了训练，但训练数据集非常小——创建 Pixelmator 的 ML 超分辨率工具只需要 15，000 个样本
总体而言，Pixelmator 似乎提供了我们见过的最好的商业超分辨率工具，而且每天，缩放和增强都不再是一个笑话。其实就算放眼到整个行业中来看，超高清内容缺乏也是产业普遍存在的痛点，渠道的不完善，拍摄，制作水平的不成熟，技术的不足都成为了阻碍行业发展的绊脚石，为了提高超高清视频的生产能力，同时最大限度地节省成本，就需要人工智能的介入，超分辨率算法就是解决这个问题的很好途径。。
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