研究人员来自 土砖 开发了一种新模型 人工智能 (AI) 生成式称为 视频GigaGAN，能够将模糊视频的分辨率提高至原始分辨率的八倍。
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提出在 18月XNUMX日发表的文章， Adobe 声称 VideoGigaGAN 优于其他视频超分辨率 (VSR) 方法，因为它可以提供更细粒度的细节，而不会在镜头中引入任何“AI 异常”。
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简而言之， 生成对抗网络 （GAN）对于静态图像的上采样非常有效，但很难在不引入闪烁和其他不需要的伪影的情况下对视频进行同样的操作。其他上采样方法可以避免这种情况，但结果不那么清晰或详细。 VideoGigaGAN 旨在提供两全其美的方案——GAN 模型的最高图像/视频质量，同时减少输出帧之间的闪烁或失真问题。 该公司提供了几个例子 以全分辨率显示您的作品。
Adobe 提供的演示剪辑中的一些更精细的细节似乎完全是人造的，例如下面示例中的皮肤纹理和褶皱，但结果看起来非常自然。很难说生成式人工智能被用来提高分辨率，这可能会将“什么是照片”的争论扩展到包括视频。
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这只是预览研究，因此不能保证 Adobe 会通过 Premiere Pro 等 Creative Cloud 软件向消费者提供 VideoGigaGAN。该公司此前在 2023 月份的 MAX 活动中提出了基于扩散的升级实验 Project Res-Up。 XNUMX，同样提高了 GIF 和低分辨率素材的质量。 Adobe 并不是唯一从事这项工作的公司，因为 Microsoft Nvidia 也开发了自己的 VSR 升级技术。
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