ネットにある画像はわりと解像度が低く印刷には適さないものも多いわけで、ネットから拾った画像を印刷に出すなというのが定石です。もちろん印刷に適したものもあるわけですが、それは費用がかかったりする列記とした販売用の写真だったりします。さてそんな中とんでもない技術が今話題となっております。
ーPixel Recursive Super Resolution論文
さて今回話題となっているのは、ピンぼけやモザイク状となったほとんど見ることが難しくなってしまった画像を実に鮮やかな高解像度の画像に予測して戻すという技術。「Pixel Recursive Super Resolution」に公開されております。こちらは人工知能を使って、Googleのデータベースから画像を予測して元の画像を再構築させるというもののようです。
ーGoogle Brainとは
GoogleのAIシステムGoogle Brainの開発チームは「conditioning network」・「prior network」2つのシステムを使い、画像のモザイク状となっている部分を復元するだけでなく、画像がかけている部分を予測するという推理も行います。つまり、似ている画像を予測するのではなく、そこにどんな画像があるのかをAIが自動的に判断するというものです。
conditioning networkは、モザイク状となった画像に近いものを探し出し、prior networkが欠けている画像を追加するシステム。肌色であれば肌色のピクセル、ピンクであれば唇と判断し自動的にピクセルを追加。
顔・部屋・風景あらゆるものも対応可能！
ー8ピクセルのものを32ピクセルに！
左から段々右に画像の解像度が高くなっているのが判るでしょうか。右が正解画像。
１００％正解とまでは・・・行かないのですが、ほぼ７・８割ぐらいは復元されておりますね！あのモザイク画像がここまで再現されるとは驚異的です。
こちらのテストでは、部屋なども復元されております。これが段々精度が上がりそのうち１００％再現されてしまうのも近そうですよ。
ー日本でもナンバープレートの復元に成功している。
また技術は違いますが日本でも、荒い画像からナンバープレートを復元するという技術がNECで開発されておりました。似たような技術ではありますがこちらはあくまで防犯のためのようです。
車両・人物向けメタデータ解析技術 とその応用 - NEC
http://jpn.nec.com/techrep/journal/g10/n03/pdf/100310.pdf
ー何に使える？
まずは犯罪捜査など解像度の低い防犯カメラから画像を復元したり、もっと身近なもので言えば手持ちの低い低解像度の画像を復元させるなんてこともできそうですが、SNSで勝手に悪用もされるかもしれませんね。
ある意味要注意です。
あ、男性はある意味違う方向で期待大ですか？
掲載元
https://arxiv.org/pdf/1702.00783.pdf
http://newatlas.com/google-brain-pixel-recursive-super-resolution/47803/
http://wired.jp/2017/02/10/google-ai-pictures-blur/
（秒刊サンデー：たまちゃん）
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