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Neuronale Kompression zum Ausprobieren HiFiC- High-Fidelity Generative Image Compression

[11:22 So,20.September 2020 [e]  von ]    

Forscher der ETH Zürich und von Google haben einen sehr interessantes Modell zur neuronalen KompressionKompression im Glossar erklärt veröffentlicht. Unter dem Projekttitel "High-Fidelity Generative Image Compression" oder kurz HiFiC verbirgt sich ein GAN (Generative Adversarial Network) mit (vor)gelernter Kompression. Das spannende ist, dass man auf der Projekt-Webseite mit herkömmlichen Kompressionsmethoden im "Wischvergleich" ausprobieren kann, wie gut sich das GAN dagegen schlägt.



Tatsächlich wirken die demonstrierten Ergebnisse dabei bei besonders niedrigen Datenraten erstaunlich. Während JPEG nur noch Klötzchen darstellt kann das HiFiC noch mit erstaunlichen Details aufwarten.

HiFiC



Wer allerdings im Vergleich mit dem Original genau hinschaut, sieht dass einige der erstaunlichen Details eben nicht den Details im Original entsprechen. Stattdessen werden hier Strukturen sichtbar, die typischerweise an dieser Stelle gut ins Bild passen.

Wir hatten es ja schon bereits öfter in der Vergangenheit erwähnt und hier kann man es noch einmal selber ausprobieren. Viele schöne, stark komprimierte Bilder die wir in Zukunft zu Gesicht bekommen werden bilden nicht mehr die von uns aufgezeichnete Realität ab, sondern nur noch eine typische Annäherung daran. Willkommen im Zeitalter der Computational Photography...

Link mehr Informationen bei hific.github.io

  
[3 Leserkommentare] [Kommentar schreiben]   Letzte Kommentare:
tom    10:53 am 22.9.2020
Wenn das neuronale Netzwerk mit den Beispielbildern trainiert worden wäre, wären die Demos natürlich total sinnlos - wir gehen allerdings bei einer Arbeit der ETH Zürich...weiterlesen
-paleface-    15:59 am 20.9.2020
Interessant für Instagram und Co. Wie viele tausend Fotos gibt es von 1 und dem selben Gebäude nur mit nem anderen Touristen davor. Die können sich damit ordentlich Datenrate...weiterlesen
dosaris    11:39 am 20.9.2020
beeindruckend ? nur anscheinend. Wenn die Methode auf genau die genutzten Bilder trainiert wurde werden die Resultate fast zwangsläufig gut sein. Im extremsten Falle beinhaltet...weiterlesen
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