Heute hat Google in einem Blogbeitrag mit dem Titel High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models eine neue KI-unterstützte Upscaling-Technologie vorgestellt, die aus Bildern mit niedriger Auflösung High-Fidelity-Bilder erzeugt. Jüngste Untersuchungen der KI-Abteilung von Google zeigen, wie neue Fortschritte in diesem Bereich es ermöglichen, unglaubliche Bilder zu erstellen. Das Machine-Learning-Modell des Unternehmens ist in der Lage, ein Foto fast ohne Auflösung aufzunehmen und es zu skalieren, um einzigartige Details zu erzielen.
Google führt eine neue KI-unterstützte Upscaling-Technologie ein
Wenn es um die Skalierung von Fotos durch KI geht, gibt es verschiedene Methoden. Die vom Unternehmen verwendete Methode wird als Diffusionsmodellierung bezeichnet. Es handelt sich um ein generatives Modell, das 2015 eingeführt wurde.
Wie sie erklären, nimmt das System ein Bild mit niedriger Auflösung als Eingabe und erstellt selbst ein hochauflösendes Bild. Dazu habe Google die KI zunächst darauf trainiert, die Auflösung der Bilder zu verringern und sie extrem pixelig zu machen. Von dort „lernt es, diesen Prozess umzukehren, beginnend mit reinem Rauschen und schrittweises Entfernen von Rauschen, um eine Zielverteilung durch die Führung des eingegebenen niedrigaufgelösten Bildes zu erreichen“.
Das Tool von Google erstellt mithilfe von Diffusionsmodellierung Bilder mit hoher Wiedergabetreue
Mit dieser Methode gelingt es Google, vor allem Portraits von Menschen zu verbessern. Es geht jedoch noch einen Schritt weiter und nutzt eine zweite KI, um die Qualität noch weiter verbessern zu können. Zum Beispiel wandelt es zuerst ein 32 x 32-Bild in 64 x 64 um und nimmt dieses neue Foto als Referenz, um auf 128 x 128 und so weiter zu gehen.
Die Ergebnisse sind zweifellos spektakulär, es ermöglicht Ihnen, aus praktisch nichts wirklich detaillierte Fotos zu erstellen. Obwohl es einige kleinere Fehler gibt, sehen die Fotos ohne Probleme echt aus. Ohne den Kontext zu kennen, würde eine normale Person wahrscheinlich nicht erkennen, dass sie von einer KI skaliert wurde.
