Nvidia Gpu Ia Restaurar Fotos

En agosto de 2017, Nvidia presentó Tesla V100, una potente GPU basada en Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo, este procesador con arquitectura VOLTA y 21.000 billones de transistores, ha sido promocionado por la marca como una increíble solución para cualquier ámbito, ofreciendo un rendimiento superior en comparación con otros procesadores. Desde su lanzamiento, el fabricante no ha dejado de explotar sus capacidades de IA y ahora han incluído una mejora basada en machine learning.

Se trata de un sistema de procesamiento de imágenes avanzado, llamado Image Unpainting.

Los investigadores de NVIDIA, dirigidos por Guilin Liu, introdujeron un método de aprendizaje profundo que puede editar o reconstruir una imagen dañada, aunque tenga agujeros o le falten píxeles. Es decir si se daña una parte de la imagen o se recorta, el software es capaz de restaurar cualquier zona sin importar las características como tamaño, forma o posición.

 El método también se puede usar para editar imágenes eliminando el contenido y rellenando los agujeros resultantes. 

Este proceso se realiza mediante una red neuronal entrenada para reconocer entre más de 55.000 máscaras aleatorias de distintos tamaños y formas, ofreciendo resultados muy realistas.

“Nuestro modelo puede manejar con solidez orificios de cualquier forma, tamaño o distancia. Los enfoques previos de aprendizaje profundo se han centrado en regiones rectangulares ubicadas alrededor del centro de la imagen, y con frecuencia dependen del costoso procesamiento posterior “, afirmaron los investigadores de NVIDIA en su trabajo de investigación. “Además, nuestro modelo maneja con facilidad orificios de mayor tamaño”.

Utilizando las GPU NVIDIA Tesla V100 y el marco de aprendizaje profundo PyTorch acelerado por cuDNN, el equipo entrenó su red neuronal al aplicar las máscaras generadas a las imágenes.

En el siguiente video puedes ver los increíbles resultados tras realizar varias pruebas:

Para obtener más información acerca del trabajo de investigación “Inyección de imágenes para agujeros irregulares utilizando convoluciones parciales” puedes seguir este enlace.

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