数か月前、Google はRAISR画像処理システムを初めて紹介しました。これは、一般的なエッジ フォーカス モードの使用を超えた、画像を拡大するための改良されたインテリジェントな方法です。 CSI シリーズのエピソードのようなものですが、このシステムは「機械学習」を使用して細部を埋めていくことで、より良い結果を実現しています。
今回、Google はブログの新しい出版物で、 Android、特にGoogle+写真ですでに使用されている RAISR テクノロジーのアプリケーションの 1 つであるデータ保存について詳しく説明しています。具体的には、サイズが 75% 削減されるということは、データ量が減り、送信が高速になることを意味します。
小さいものは大きくなる
RAISR テクノロジは、ネットワーク上で画像を圧縮して共有するときに通常使用されるテクノロジとはまったく異なります。たとえば、JPG 画像はかなり圧縮できますが、その代わりに細部を犠牲にしなければならず、場合によっては嬉しい「アーティファクト」が現れることもあります。
RAISR では、送信されるのは必ずしも圧縮された画像ではなく、むしろ縮小されたサイズです。そこで、より高解像度で画像の詳細を予測するための Google の人工知能トレーニングが登場します。また、プロセスが非常に高速で、モバイル デバイス上でリアルタイムで実行できるという利点もあります。
その証拠に、Google はすでにGoogle+ の写真セクションに実験としてこの機能を導入しています。一部のユーザーは、後で RAISR を使用してアップスケールされた低解像度の画像を受信しています。その結果、最大75% のデータ節約と、これらのユーザーの帯域幅の平均3 分の 1 の削減が実現しました。
この技術が高解像度画像のすべての詳細を常に予測できるわけではないことは明らかですが、現時点ではテストは成功しているようで、Google はデータ使用量の削減と高速化を実現するために、この技術をより多くの製品に適用し始める予定です。コミュニケーション。
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