La IA de Google ahora permite convertir imágenes de baja resolución a alta resolución

A Google le interesa mucho el tamaño y la calidad de las fotos. Hace año y medio, Google anunció que iba a permitir almacenamiento ilimitado tanto de vídeos como de fotografías en Google Fotos. Estas fotos irían comprimidas hasta 16 megapíxeles, y los vídeos hasta 1080p para los usuarios con cuentas gratuitas, y por lo que pude probar, no hay prácticamente diferencia entre la compresión de Google y la foto sin comprimir, y eso que Google deja la foto en la mitad de espacio. El vídeo sí pierde algo de calidad.

El pasado mes de agosto os comentábamos que Google había creado un sistema de compresión basado en inteligencia artificial, el cual era capaz de comprimir las fotos con menor pérdida que el JPEG, y encima el resultado final ocupaba menos espacio de almacenamiento.

RAISR: Entre 10 y 100 veces más rápido

Ahora el turno les ha llegado a las imágenes de baja resolución. Mediante un método llamado RAISR (Rapid and Accurate Image Super-Resolution), Google busca obtener imágenes de alta resolución a partir de imágenes de baja resolución. Este método ya existe en algunos programas, pero el de Google es entre 10 y 100 veces más rápido, consumiendo menos recursos. Esto hace que pueda funcionar también en móviles, mientras que para hacer esto normalmente se quiere un ordenador.

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Este método se conoce como upsampling (o sobremuestreo), y los programas actuales con estas técnicas usan métodos lineales para rellenar los nuevos píxeles, utilizando combinaciones fijas de los píxeles que hay alrededor. La rapidez en estos métodos se consigue gracias a esta linealidad a la hora de aplicar los filtros, haciendo que la imagen final quede algo borrosa a pesar del aumento de resolución.

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La inteligencia artificial que aprende de otras imágenes

RAISR lo que hace es utilizar dos fotos; una de baja resolución con upsampling, y otra de alta resolución. De esa manera, el mecanismo aprende a rellenar información comparando la de la imagen con upsampling y la de la imagen de alta resolución. Replicando esta acción miles de veces, se consigue que la inteligencia artificial vaya entrenándose y aprendiendo en función de diversas características de las imágenes, como bordes, brillo o color. El resultado final son filtros inteligentes que se pueden aplicar a cualquier imagen.

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Gracias a esto, existe un filtro para cada tipo de borde, tenga la dirección que tenga. Así, se aplica el filtro más relevante de entre todos los que hay disponibles, obteniendo así una calidad similar a la imagen de alta resolución. Además, se aplica antialiasing para evitar los dientes de sierra, que suelen ser comunes en imágenes obtenidas a través de upsampling.