La tecnología de inteligencia artificial ha avanzado significativamente en la última década, y ha demostrado su capacidad para realizar diversas tareas en diferentes industrias. Una de las áreas donde ha tenido un gran impacto es en el procesamiento de imágenes. A través del uso de modelos de aprendizaje automático, es posible mejorar la calidad de las imágenes y eliminar el ruido, incluso en imágenes antiguas.
Uno de los modelos más populares para este propósito es SCUNet GAN, y en este artículo, vamos a explorar cómo funciona y cómo se puede utilizar para mejorar imágenes antiguas.
¿Qué es SCUNet GAN?
SCUNet GAN es un modelo de red neuronal diseñado para eliminar el ruido de las imágenes, mientras se preservan los detalles originales. Utiliza el bloque Swin-Conv como componente principal de una columna vertebral UNet. Esta arquitectura permite que SCUNet procese y reduzca el ruido de las imágenes, proporcionando resultados visualmente atractivos.
El modelo fue creado por cszn y se basa en una nueva canalización de síntesis de datos para la eliminación de ruido de imágenes reales. Al utilizar esta canalización, el modelo puede generar parches de entrenamiento emparejados ruidosos/limpios, que luego se utilizan para entrenar el modelo de eliminación de ruido ciego profundo. El costo por ejecución es de $0.00385 utilizando la plataforma Replicate, y tarda aproximadamente 7 segundos en completar una ejecución.
¿Cómo funciona el modelo SCUNet GAN?
El modelo SCUNet GAN se basa en el bloque Swin-Conv (SC) como componente principal. Cuando el modelo procesa una imagen, primero pasa por un proceso de convolución que simplifica la imagen en partes más pequeñas. Luego, la imagen se divide en dos partes iguales, cada una procesada de manera diferente. Una parte se procesa a través del bloque Swin Transformer (SwinT), mientras que la otra se procesa a través de un bloque de convolución residual (RConv). Después de que ambas partes son procesadas, se combinan y pasan por otra convolución para crear la imagen final, sin ruido.
La arquitectura del modelo se basa en la columna vertebral UNet, que consta de un camino de codificación (downsampling) y un camino de decodificación (upsampling) conectados por conexiones de salto, que ayuda al modelo a aprender mejores características para la eliminación de ruido de imágenes. Además, SCUNet utiliza una canalización de síntesis de datos para crear imágenes denoised realistas.
Entrenar un modelo de denoising puede ser difícil porque requiere datos de alta calidad. SCUNet resuelve este problema con un nuevo método para crear imágenes denoising realistas: la tubería de síntesis de datos. Este método toma fotos de alta calidad y les agrega ruido aleatorio al mismo tiempo que crea versiones limpias coincidentes de las imágenes.
Podéis conocer más detalles técnicos en replicatecodex.com
