Pixelmator Pro在机器学习驱动下获得图像分辨率提升

出色的苹果Pixelmator Pro图像编辑器今天更新了一个很酷的新功能，它使您能够提高图像分辨率，同时保持清晰的细节，而不会引入可见的图像伪影，如像素化或模糊。

他们把这个函数叫做ML超分辨率，它利用了机器学习的优势。

在博文中，开发人员指出，像所有俗气的警匪剧一样缩放和增强图像“现在已经成为现实”。具体来说，他们声称将图像放大到原始分辨率的三倍，没有可见的伪像。

随着计算机功能越来越强大，附加功能开辟了新的可能性。从根本上讲，机器学习的用途之一就是预测事物。

在这种情况下，我们收集了一组图像，将其缩小，然后“教授”算法，将缩放后的版本转换为原始的高质量图像，从而预测每个新像素的值。

这种算法无法重现太小看不到的细节，但可以对边缘、形状、轮廓和图案做出令人难以置信的预测，这是传统算法完全做不到的。

这一切都给CPU和GPU造成了很大的负担。

在较旧的苹果电脑上，处理一张图像可能需要几分钟。开发人员声称，在最新的硬件上，图像处理只需要几秒钟，即使在iMac Pro、Mac Pro或任何有多个GPU的Mac上，处理速度也更快。由于这是一个硬件加速功能，ML超分辨率在使用eGPU时也得到了明显的提升。

我们鼓励您访问官方博客文章，以获得ML超分辨率可以为您做的一些伟大的互动例子。基本上，他们的可视化示例将基于ML的新算法与应用程序的图像大小工具中的传统图像缩放算法(双线性、Lanczos和最近邻)进行了比较。

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