左為影像原圖,Google+僅要求原圖1/4的Pixel,右側為透過RAISR在行動裝置上還原影像的細節。

圖片來源: 

Google

Google本周宣布旗下Google+社交網站上的照片分享功能部署RAISR機器學習技術,以自動將用戶上傳的低解析度照片轉成高解析度照片,也可大幅減少Android用戶瀏覽RAISR照片所使用的頻寬。

RAISR的全名為Rapid and Accurate Image Super-Resolution(快速與精確的圖像超級解析度),透過機器學習技術來替低解析度的照片打造高解析度的版本。

Google先以大量特定照片的低解析度與高解析度的兩種版本進行訓練,以找出各種能夠重製照片細節的濾鏡。其實RAISR所使用的方法與現今上採樣(upsampling,放大圖像)的多數方法類似,都是先放大照片,再以額外的像素來填補低解析度照片所遺失的細節,然而,基於人工智慧的RAISR填補細節的方式是變動的,可依據照片的需求來調整,而且它特別注重邊緣的呈現,讓最佳化之後的照片更銳利與清晰。

Google Research科學家Peyman Milanfar表示,人們都想分享清晰的照片,但有時候受限於裝置上的相機解析度,有時候則是為了配合裝置容量或網路頻寬而調降照片解析度,因此需要藉由RAISR為低解析度照片製造高解析度版本。

雖然Google在去年11月就曾展示RAISR技術,但一直到近日才首度將它應用於Google+上,每周可在Google+上的10億張照片上部署RAISR,而且當使用者以特定的Android裝置瀏覽Google+上的RAISR照片時,所下載的檔案大小只有原來的1/3,且最多可縮減到1/4,大量減少了頻寬負擔。

Google計畫未來幾周即會將RAISR部署到更多的應用上,外界預期Google Photos很可能是下一個支援RAISR的服務。


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