Adobe 연구원은 다음과 같은 새로운 AI 모델을 개발했습니다. 비디오Gygagan 흐릿한 비디오를 원래 해상도의 최대 8배까지 확대할 수 있습니다. A에서 소개되었습니다. 4월 18일에 출판된 논문Adobe는 VideoGigaGAN이 영상에 “AI 기이함”을 도입하지 않고도 더 미세한 디테일을 제공할 수 있기 때문에 다른 VSR(비디오 초해상도) 방법보다 성능이 뛰어나다고 주장합니다.

간단히 말해서 생성적 적대 신경망(GAN)은 정지 이미지를 더 높은 해상도로 확대하는 데 효과적이지만 깜박임 및 기타 원치 않는 아티팩트를 발생시키지 않고 비디오에 대해 동일한 작업을 수행하는 데는 어려움이 있습니다. 다른 업스케일링 방법을 사용하면 이를 방지할 수 있지만 결과가 선명하거나 상세하지 않습니다. VideoGigaGAN은 출력 프레임 전체에서 깜박임이나 왜곡 문제를 줄이면서 GAN 모델의 이미지/비디오 품질을 높이는 두 가지 장점을 모두 제공하는 것을 목표로 합니다. 회사가 제공한 여기에 몇 가지 예가 있습니다 전체 해상도로 작업을 보여줍니다.

Adobe에서 제공하는 데모 클립의 미세한 세부 사항 중 일부는 아래 예의 피부 질감 및 주름과 같이 매우 인위적으로 보이지만 결과는 놀라울 정도로 자연스러워 보입니다. 해상도 향상을 위해 생성 AI가 사용됐는지 알기 어려울 것이고, 이는 '사진이란 무엇인가'에 대한 논의를 영상까지 확장할 수 있을 것이다.

이는 연구 미리 보기일 뿐이므로 Adobe가 Premiere Pro와 같은 Creative Cloud 소프트웨어를 통해 VideoGigaGAN을 소비자에게 제공할 것이라는 보장은 없습니다. 이 회사는 이전에 2023년 10월 MAX 이벤트에서 별도의 확산 기반 경험인 Project Res-Up을 미리 선보였으며, 이는 GIF 및 저해상도 비디오 영상의 품질을 유사하게 향상시킵니다. Microsoft와 Nvidia도 자체 VSR 기술을 개발했기 때문에 Adobe는 이 작업에 혼자가 아닙니다.