Adobe的一组研究人员最近发表了一篇关于一种名为VideoGigaGAN的新型生成式AI模型的论文，我们相信它可能会在未来的产品中推出。它的作用是将低质量视频的分辨率提高到原始分辨率的八倍，而不会牺牲源材料的稳定性或重要方面。可以在该项目的网站上找到几个演示片段来展示其功能。它可以将模糊的128x128像素分辨率的瀑布视频转换为分辨率为1,024x1,024像素的素材。
值得注意的是，AI不会忽略细节。皮肤纹理、皱纹、发丝等细节在人类面部清晰可见。其他演示也具有类似的质量水平。借助这项技术，您可以更好地辨认出池塘中游泳的天鹅和树上的花朵。如此关注皮肤皱纹或羽毛似乎很奇怪。然而，如果像Adobe这样的公司想要大规模实施图像增强AI，就必须确定这种细节水平。
VideoGigaGAN中的“GAN”代表生成对抗网络，这是一种能够创建逼真图像的人工智能。Adobe的版本专门基于GigaGAN，它专门用于升级生成的内容以及真实照片。正如TheVerge指出的那样，这项技术的问题在于，它无法提高视频质量，否则会出现多个问题，例如奇怪的伪影。为了解决这个问题，Adobe研究人员使用了多种技术。
研究论文解释了整个过程。尽管内容很密集，但您可以自己阅读以了解全貌。基本上，他们引入了“流引导传播模块”来确保视频帧之间的一致性，抗锯齿以减少伪影，以及“高频特征穿梭”来弥补细节的突然下降。VideoGigaGAN的功能远不止我们刚刚描述的内容，但这就是它的要点。
潜在纳入
我们会在即将推出的Adobe产品中看到它吗?或者会将其作为独立应用程序推出?很有可能——至少我们是这样认为的。
在过去的一年里，从Firefly的发布到Acrobat的新助手，该公司一直致力于将人工智能融入其软件中。几个月前，在AdobeMAX2023期间，一款名为ProjectResUp的视频升频器在活动中进行了预览，其性能与我们在VideoGigaGAN演示中看到的类似。一部1940年代的老电影从480x360的图像分辨率变为清晰的1,280x960。河中大象的模糊镜头变得清晰无比。主持人甚至提到该软件如何将剪辑升级到原始质量的四倍。
