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                  美圖AI技術攜手寶貝回家:愿天下盡“團圓”

                  來源:中國公益網 2021-11-15 17:05:00
                  2021年9月,美圖公司的技術大腦——美圖影像研究院攜手國內最具影響力的尋親平臺——寶貝回家,向寶貝回家尋人網站免費開放美圖畫質修復功能接口,為照片提供AI修復服務,借助人工智能的力量為畫質受損的照片恢復高清畫質。

                  2021年7月,電影《失孤》原型人物郭剛堂歷經24年尋子苦旅,終獲團聚的報道瞬間引爆輿論,所有人都在為這個悲喜交加的結局歡呼與落淚。北到漠河,南到海南,50萬公里,31個省,10輛報廢摩托車,二十四載苦難與悲痛是這位不幸而可敬的父親創下的記錄,這串數字背后卻是無數“失孤”家庭真實的縮影。這些年有太多“失孤”父母將郭剛堂尋子的一舉一動當成行動的燈塔,但人們卻不得不面對這樣一個殘酷的現實,絕大部分“失孤”家庭遠沒有郭家“幸運”,苦尋多年的結果是他們的孩子依舊下落不明,他們仍然只能在充滿絕望中懷抱渺茫希望艱難行走。

                  每一個失蹤孩子的背后都是一個甚至幾個支離破碎的家庭,失孤”無疑是中國乃至全世界所共同面臨的沉重社會話題。而尋親過程中存在的時間跨度大、丟失地點復雜、關鍵信息模糊、報案時間晚、傳播渠道不暢通等重重困難,也讓人們更加深刻意識到它的復雜程度。與此同時,近年來我國在全國范圍內部署開展打拐專項行動,一系列工作已經取得了階段性成效,結合了現代技術優勢的新模式在此期間表現亮眼,科學技術的發展似乎正在為尋親帶來更多的力量與希望。

                  美圖畫質修復技術助力“寶貝回家”

                  目前在我國,尋親面臨的往往是10年、20年甚至時間跨度更大的找尋周期,早年間由于傳播手段與技術手段有限,人口拐賣問題尚未擁有如今的社會關注度,像郭剛堂早期唯一能做的,也就是騎上最經濟實用的交通工具摩托車,走盡可能多的地方。而他所擁有的最有價值的線索,是那面插在車保險杠上,印有放大的兒子照片,隨風飄揚的醒目旗幟。盡管尋親正在從“千里走單騎”的“人找人”時代,邁向融合更多科學技術的線上、線下通力配合時代,但與郭剛堂一樣,大量被拐兒童的父母尋遍全國各地,手里握著的除了孩子的基本信息,僅存的孩童照片無疑仍是至關重要的線索。

                  但受限于早年的拍攝條件,許多尋親家庭持有的孩子照片的清晰度往往不高,而由于保存手段有限,這些照片的畫質往往很容易受到不同程度的損傷,這對尋人來說無疑是雪上加霜。孩子的照片是“失孤”家庭尋親的關鍵突破口之一,盡管目前市面上也有人工修復服務,但人工修復成本高,修復水平良莠不齊,最致命的問題是人工介入的修復過程很有可能導致修復結果與事實有所偏差。

                  關注到這個問題,2021年9月,美圖公司的技術大腦——美圖影像研究院(MTLab)攜手國內最具影響力的尋親平臺——寶貝回家,向寶貝回家尋人網站免費開放美圖畫質修復功能接口,為照片提供AI修復服務,借助人工智能的力量為畫質受損的照片恢復高清畫質。

                  美圖畫質修復功能依托的正是今年6月MTLab最新的AI技術研發成果——美圖畫質修復算法V2,該算法在美圖旗下產品的正式上線也還不足3個月。作為美圖公司的頂級研發團隊,展現科技發展的人文關懷,以創新技術惠及更廣大的弱勢群體是MTLab的研發愿景之一。此次與寶貝回家共享這項最新技術,MTLab意在能夠幫助到更多的尋親群體,讓技術的微光中照亮更多人的團圓路,美圖公司也希望借此舉踐行社會責任的同時,能夠鼓勵更多人和群體參與到公益事業中。

                  美圖照片畫質修復全流程

                  美圖畫質修復功能的背后,是全新迭代升級的美圖畫質修復算法V2。MT Lab基于深度學習方法自主與前沿技術,自主研發全新生成網絡結構 MTIR-GAN,并在此基礎上憑借美圖數億量級數據對模型進行訓練學習,實現了優異的人像修復效果,完整的照片修復處理通過人臉與全圖修復-照片合成-超分網絡處理三個步驟來實現。

                  首先,人臉面部細節多,在基于自研人臉技術對人臉點進行精準定位后。會對臉部進行單獨的精細化處理,包括人臉裁框和臉部生成修復兩個流程。在人臉裁框上,MT Lab舍棄了以往單純利用眼睛間距進行人臉裁切的方式,而采用最小包圍盒矩形框對人臉進行裁切,以最大限度保證人臉的完整性。

                  在臉部生成修復上,目前StyleGAN2雖可以生成逼真且高清的人臉,但其生成的人臉是隨機的,因而會導致人像身份信息發生改變,無法直接用于人像畫質修復。對此,MT Lab通過自研的Encoder網絡提取待修復人像的結構信息和紋理,基于結構信息保持人像五官形狀,防止發生形變。同時,紋理信息可以用來引導人像發絲、膚色、睫毛等細節生成,繼而再輸入StyleGAN2的生成網絡,就能夠獲得修復完好且保留人臉身份信息(identity),保持人臉不發生形變的人像照片。

                  與此同時,同步對全圖進行去彩噪、去噪、去馬賽克、去jpeg壓縮、去模糊、去輕微抖動等畫質修復操作,實現全圖畫質效果的增強,其中包括低分辨率修復和高分辨率增強。此外,針對分辨率較高的圖像處理耗時較為嚴重的問題,則采取先將待修復圖縮小到一定尺度,再進行分塊、去噪等畫質修復操作。

                  最后,通過guided-filter網絡結構的畫質增強方案將其恢復為原始分辨率,從而高效提升計算效率,大幅壓縮處理所需的等候時長。上述臉部修復工作和全圖修復工作并行處理完成,修復后的臉部將被貼回圖像中,合成完整的修復圖。再利用超分網絡對合成的完整修復圖進行處理,實現圖像整體畫質的清晰度提升。

                  目前,美圖畫質修復功能在保留人臉身份信息(identity),保持人臉不發生形變的情況下實現了對睫毛、眉毛、發絲和膚質等臉部細節最大程度地還原修復。同時,有效解決因圖像多次壓縮所導致的畫質受損以及由于拍攝環境如夜拍、抓拍和拍攝過程抖動等造成的照片模糊、失焦、噪聲、馬賽克等畫質修復方面的關鍵問題。不僅如此,通過優化美圖自研神經網絡推理框架,有效提升了修復效率,在1.5秒以內即可看到單人像修復后的效果。這項技術因而也可以高效、高質量地幫助“失孤”家庭修復失蹤孩子照片的畫質。

                  寶貝回家修復效果對比圖

                  美圖AI技術:科技讓公益更有溫度

                  從技術的角度出發,人工智能(AI)本身是中性的,而在技術應用場景背后,推動算法落地的使用者才是核心,從這個層面上看,技術應該是擁有價值觀的。進入互聯網發展的下半場,作為一支致力于人工智能領域的頂級研發團隊,MTLab在努力實現基礎研究層面的更多重大突破時,也在與美圖公司一起用更多的時間去沉淀和思考如何將它發揮得更好。因為技術進步帶來的榮耀僅僅是科技發展意義背后的一部分,而人與技術之間的共同成長,互相影響與彼此賦能或許才是更終極的命題。

                  讓科技更有溫度,一直以來都是MTLab秉持的重要研發理念,此次與寶貝回家的攜手是MTLab為世間再無“失孤”的愿望所貢獻的一份力量,也是利用人工智能技術解決社會問題的一次嘗試,更是AI植根于真實社會需求的技術應用場景落地。未來,MTLab也希望能夠通過AI的創新技術更深入地觸及和幫助弱勢群體,服務于更多社會問題的解決。用公益回報社會,放大技術的社會效益,讓更多人能夠看到AI所帶來的未來之光,感受AI為生活所賦予生活的更多美好,這將是MTLab與美圖公司不斷努力的方向,也是美圖公司作為一家互聯網科技企業應盡的責任與擔當。

                  (原文鏈接:http://www.zggyw.org/zixun/qiye/content-22-31946-1.html

                  本文為 數央公益(http://www.dshibao.com)轉載作品,轉載請聯系原作者。本文僅代表原作者觀點,不代表數央公益觀點。
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