Google, hace algún tiempo, decidió invertir en la Inteligencia Artificial para mejorar la calidad del mundo de la fotografía. La última novedad encontramos la posibilidad de convertir fotografías totalmente pixeladas en fotos de alta resolución.

Se trata de una tecnología de escalado de imágenes basada en la IA que mejora la calidad de las imágenes de baja resolución. Los investigadores de Brain Team presentaron dos modelos de difusión para generar imágenes de alta fidelidad. Estos modelos son; la superresolución de imágenes (SR3) y la difusión en cascada (CDM).

La Super-Resolución de Imagen vía Refinamiento Repetido o SR3 está definido por el equipo de investigación como un modelo de difusión de super-resolución que toma como entrada una imagen de baja resolución, y construye una imagen de alta resolución a partir de ruido puro.

Para llevarlo a cabo, la máquina utiliza un proceso que va añadiendo «ruido» de forma constante a una imagen hasta que sólo queda ruido. Cuando hablamos de ruido dentro del mundo de la fotografía, hablamos de efectos no deseados, los píxeles o la alteración arbitraria de brillo y color en una imagen. Así Así pues, la herramienta de Google, invierte totalmente el proceso: elimina el ruido y alcanza una distribución objetivo mediante la guía de la imagen de baja resolución de entrada.

Gracias a este proceso desarrollado de la mano de la inteligencia artificial, Google puede tomar imágenes con resoluciones de 32 x 32 px y puede llegar a convertirlas en imágenes de hasta 1024 x 1024 px. Cabe recordar que los expertos de Photoshop también tienen una IA capaz de multiplicar por cuatro la resolución de una foto y mejorar el detalle.

Una vez que el modelo SR3 demostró su eficacia, el equipo fue más allá. Los investigadores añadieron la tecnología CDM; Un modelo de difusión condicional de clase entrenado con datos de ImageNet para generar imágenes naturales de alta resolución. Google construyó CDM como una cascada de múltiples modelos de difusión.

Esta herramienta comienza con un modelo de difusión estándar en la resolución más baja y le sigue una secuencia de modelos de superresolución que pueden escalar sucesivamente la imagen y añadir detalles de mayor resolución.

Todavía no sabemos como Google implementará estas funciones, lo que sí pretende es mejorar la síntesis natural de imagenes y aplicarlo, tanto a la vida cotidiana de los usuarios como en sectores científicos que requieren de una alta calidad para desempeñar ciertas labores.