AI超高判别率可让您在Pixelmator Pro中举办缩放和加强

“放大并加强”的底片是电视陈词滥调，可是AI的前进正在逐步将其变为实际。研究职员表白，呆板进修可以放大低判别率图像，规复早年没有的清楚度。此刻，这项技能正在向斲丧者推广，图像编辑器Pixelmator率先提供了这种成果。

Photoshop的竞争敌手本日公布了其售价为60美元的Pro版本的软件所称的“ML超平判别率”：该成果称该成果可以将图像缩放到其原始判别率的三倍，而不会呈现诸如像素化或恍惚等图像缺陷。

AI超等理会度增进了恍惚图像的清楚度

颠末我们的测试，我们可以说此声明必要一些告诫。但总体而言，Pixelmator的超判别率成果的机能令人印象深刻。

从插图到拍照再到笔墨，各类图像都可以使像素化滑腻。功效优于传统的进级算法所提供的功效，尽量该进程不是即时的(在我们的2017 MacBook Pro上每个图像耗费了约莫八秒钟的时刻)，但它的速率足以使各行各业的计划师和图像编辑受益。

您可以在Pixelmator的博客上看到更多图像，包罗与传统的线性进级技能(如Bilinear，Lanczos和Nearest Neighbor算法)举办较量。固然ML Super Resolution不是魔杖，但它确实能提供令人印象深刻的结果。

该算法进修逐像素猜测新的细节

超平判别率的研究已经举办了一段时刻，已往几年中，像Google和Nvidia这样的科技公司都在建设本身的算法。在每种环境下，软件都是在包括成对的低判别率和高判别率图像的数据集长举办实习的。该算法较量此数据，并建设像素如安在图像之间变革的法则。然后，当表现早年从未见过的低判别率图片时，它会猜测必要特另外像素并将其插入。

Pixelmator的建设者汇报The Verge，，他们的算法是从新开始建造的，目标是要轻便到足以在用户装备上运行。与凡是大50倍的研究算法对比，它只有5MB的巨细。它已经针对一系列图像举办了实习，以猜测用户的差异需求，可是实习数据集却很是小-仅需15,000个样本即可建设Pixelmator的ML超判别率器材。

该公司并不是第一个将这种技能贸易化的公司。在线上有很多一次性行使的超判别率器材，包罗BigJPG.com和LetsEnhance.io。在我们的测试中，这些站点的输出质量比Pixelmator的质量更高(尽量凡是很好)，并且免用度户只能处理赏罚少量图像。Adobe还宣布了超判别率成果，但功效再次不那么引人注目。

总体而言，Pixelmator好像正在提供我们所见过的最好的贸易超判别率器材(假如您知道更好的器材，请在评述中汇报我们)，而且天天“缩放和加强”都不再是一个笑话。

（编辑：湖南网）

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