Source: https://gizmosfera.com/pixelmator-pro-obtiene-un-impulso-de-resolucion-de-imagen-potenciado-por-el-aprendizaje-automatico/
Timestamp: 2020-07-04 06:46:47+00:00

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Pixelmator Pro obtiene un impulso de resolución de imagen potenciado por el aprendizaje automático - Blog Tecnológico
Pixelmator Pro obtiene un impulso de resolución de imagen potenciado por el aprendizaje automático
El excelente editor de imágenes Pixelmator Pro para Mac se actualizó hoy con una nueva característica que le permite aumentar la resolución de la imagen mientras mantiene los detalles nítidos, sin introducir artefactos de imagen visibles como pixelación o desenfoque.
Están llamando a la función ML Super Resolution y aprovecha el aprendizaje automático.
Los desarrolladores señalan en una publicación de blog que hacer zoom y mejorar las imágenes como lo hacen en todos esos cursis dramas policiales “ahora es una realidad”. Específicamente, afirman escalar una imagen a tres veces su resolución original sin artefactos visibles.
A medida que las computadoras se vuelven cada vez más potentes, la potencia adicional abre nuevas posibilidades. Uno de los usos del aprendizaje automático, en un nivel muy fundamental, es hacer predicciones sobre las cosas.
En este caso, reunimos un conjunto de imágenes, las redujimos y luego “enseñamos” el algoritmo para pasar de la versión reducida a la resolución original, imagen de alta calidad, prediciendo los valores de cada nuevo píxel.
El algoritmo no puede recrear detalles que son demasiado pequeños para ser visibles, pero puede hacer predicciones sorprendentes sobre bordes, formas, contornos y patrones que los algoritmos tradicionales simplemente no pueden hacer.
Todo esto es bastante exigente para la CPU y la GPU.
En Macs más antiguas, puede tomar minutos procesar una sola imagen. En el último hardware, las imágenes se procesan en unos segundos, según afirman los desarrolladores, e incluso más rápido en máquinas como el iMac Pro, Mac Pro o cualquier Mac con múltiples GPU. Debido a que esta es una característica acelerada por hardware, ML Super Resolution también se mejora significativamente cuando se usa una eGPU.
Le recomendamos que visite la publicación oficial del blog para ver algunos ejemplos interactivos interesantes de lo que ML Super Resolution puede hacer por usted. Básicamente, sus ejemplos visuales comparan el nuevo algoritmo basado en ML con los algoritmos habituales de escalado de imágenes (Bilinear, Lanczos y Nearest Neighbour) que se encuentran en la herramienta Tamaño de imagen de la aplicación.
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