Webhocam

L'Arrivée d'un train en gare de La Ciotat, sinema tarihinin en eski filmlerindendir. Fransız sinemacılar Auguste ve Louis Lumière tarafından çekilen film, 1896 yılında yayınlandı. Filmin 1896’da para karşılığında gösterilmesi, sinema endüstrisinin doğuşu olarak değerlendirilir. 

L'Arrivée d'un train en gare de La Ciotat, 50 saniyelik, sessiz ve siyah beyaz bir filmdir. Film için döneminin büyük şaşkınlık yaratan gelişmelerinden biri denilebilir. Ancak zaman değişiyor ve teknoloji ilerliyor. Lumière kardeşlerin filmi, o zaman için bir başyapıt sayılsa da günümüzde bulanık, eski bir film niteliğinde. Denis Shiryaev isimli bir adam, Lumière kardeşlerin klasik filminin 21.yy’ın video standartlarına yükseltmek için makine öğrenme tekniklerini kullandı. 

1896’da yayınlanan filmin makine öğrenme ile günümüz video kalitesine kavuşturulması çalışmasının sonuçları ise oldukça şaşırtıcı. Filmin, makine öğrenme ile revize edilmiş versiyonunda bütün ayrıntılar rahatlıkla seçilebiliyor. Tren, istasyonda bulunan insanların yüzleri ve kıyafetleri rahatlıkla seçilebiliyor. 

Peki nostaljik film nasıl bu halde geldi? Denis Shiryaev, filmi bu hale getirmek için Gigapixel AI isimli ticari görüntü düzenleme yazılımını kullandığını söylüyor. Topaz Labs tarafından geliştirilen Gigapixel AI, kullanıcıların görüntüleri yüzde 600’e kadar iyileştirmelerine olanak tanıyor.

Adından anlaşılacağı gibi Gigapixel AI bir yapay zeka yazılımı ve yapay sinir ağlarına sahip. Bu sinir ağları bir girdi değerini bir çıktı değerine dönüştüren matematiksel fonksiyonlara sahip. Makine öğrenimi kullanılan bu sinir ağlarının temel özelliği ise eğitilebilir olmalıdır. Eğer bir grup doğru çıktıları için bilinen bir giriş örneğiniz varsa, sinir ağı doğru cevaplar üretmeye başlayabilir. 

Makine öğrenmeyi eğitmek için doğru cevabın zaten bilindiği bir örnek veritabanına sahip olmanız gerekir. Yapay zeka geliştiricileri, bazen bu doğru cevapları elle üretirken, bazen sadece bu işi yapan insanlar tarafından üretilen örnekleri kullanırlar. Görüntülere daha yüksek çözünürlükler kazandırmak için bir kısayol vardır: Yüksek çözünürlüklü görüntülerle başlar ve alt örneklerle devam edersiniz. Bu sayede yüksek çözünürlüklü görüntüler çıkış veriniz olurken düşük çözünürlüklü görüntüler giriş veriniz olur. 

İLGİLİ HABER Araştırmacılar, Bulanık Fotoğrafları Netleştiren Bir Yapay Zekâ Geliştirdi

Gigapixel AI’nin geliştiricisi olan Topaz Labs, kullandıkları sinir ağının ayrıntıları anlamak için binlerce fotoğraf çiftini analiz ettiğini söylüyor. Bu şekilde Gigapixel AI’nin algoritması, görüntülerdeki ayrıntıların nasıl doldurulması gerektiğini öğreniyor ve fotoğraflara etkili bir şekilde ayrıntı ekleyebiliyor. 

Videoların çözünürlüklerinin artırılmasının ardından şimdiki adım, yapay zeka ile videoların renklendirilmesi olacak. Yapay zeka, aynı temel tekniği kullanarak videoların renklendirilmesini sağlayacak.