La soluzione escogitata rappresenta una importante svolta perché permette di modificare le immagini o ricostruire foto danneggiate o con pixel mancanti. Ma la chiave per raggiungere lo scopo è quella dell’intelligenza artificiale associata alle tecniche di deep learning nel mondo delle immagini digitali.

A presentare Image Inpainting, la tecnologia per recuperare i dettagli perduti di immagini danneggiate o di cancellare (e sostituire) alcuni dettagli dalle foto, ci ha pensato Nvidia. Non si tratta di una novità assoluta, ma a fare la differenza è il modo in cui la società di Santa Clara riesce a farlo: meglio di altri. Dalla sua c’è l’utilizzo di 55.116 modelli di cancellature di forma e dimensioni casuali per affinare l’algoritmo e migliorarne le prestazioni.

Recuperare le foto danneggiate

Altri 25.000 modelli sono invece incaricati per perfezionare l’accuratezza. ‎Dalla parte di Nvidia ci sono anche GPU ‎‎Tesla V100‎‎ collegate a una rete di apprendimento automatico cuDNN PyTorch.‎ Il dubbio sull’effettivo utilizzo di questa tecnologia, denominata convoluzione parziale, magari da implementare nei software per il fotoritocco, è legato ai tempi, per nulla accennati.

Come si legge nella documentazione tecnica a firma dei ricercatori della multinazionale californiana, il modello è in grado di gestire in modo affidabile fori di qualsiasi forma, posizione e dimensione, a qualsiasi distanza dai bordi dell’immagine. E ancora: per quanto dichiarano di sostenere, sono i primi a dimostrare l’efficacia dei modelli di inpainting basati sul deep learning nel ripristino di fori di forma irregolare.

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