Біз интернеттегі суреттің не видеоның сапасы жоғары болғанын қалаймыз. Кино көрсек те, жақсы сапамен жүктелгенін іздейміз. Себебі контентті неғұрлым жақсы қабылдау үшін сапа маңызды. Мұны ескерген “Яндекс” компаниясының мамандары былтыр DeepHD атты жаңа технологияны жасады. Ол нейрожелілер арқылы компьютердің көру мүмкіндігін арттырып, сапасыз контентті анық әрі дәл етіп беруге негізделген.

Нейрожелі деген не?

Нейрожелі машиналық оқытуда пайдаланылады. Шағын әрі қарапайым формулалар “нейрон” деп аталады. Нейрондарды бірнеше қабат жалғап тұрады. Олар нейрожеліні құрайды. Нейрожелі қабаты дегеніміз – түріне байланысты ұқсас көптеген қарапайым формулалар.

Әрқайсының параметріне байланысты айырмашылығы бар. Мысалы, суретті өңдеген кезде пиксельдер нейрожелінің бірінші қабатына беріледі. Суреттің белгілі бір аймағын нейрожелінің бірінші қабаты қарап, ол аймаққа белгілі бір формула беріледі. Келесі қабатта бұл формула күрделеніп, басқа аймақтар қосылып, ауқымы кеңейгендіктен жаңа формула пайда болады. Бұл процесс әр қабатқа өткен сайын жалғаса береді. Нейрожелінің осындай қабаттары сансыз. Әр қабаттан өте келе сурет өзгереді. Нейрожелінің мұндай қабат-қабат жұмысының мақсаты – сурет сапасын айтарлықтай өзгерту.

Нейрожелі
Нейрожелі мысалы, Фото: Neurohive.io

Ол өте күрделі әрі қарапайым болуы мүмкін. Бірақ нәтижесінде математикалық формулаларлың үлкен жиынтығын қалыптастырады. Әр пикселінің орналасуын зерттеген нейрожелі суреттің кейбір заңдылығын меңгеріп алады. Ненің неден кейін тұратынын, ол қалай орналасатынын, нәтижесінде не болуы мүмкін екенін – бұл формулалар жиынтығы арқылы нейрожелі тиісті тапсырмаларды орындай алады. Тапсырмалар кейде классификациялауға, кейде сапалық өзгерістер енгізуге байланысты болуы мүмкін.

яндекс, Александр Крайнов
Александр Крайнов. Фото: Фото: Айгүл Хожантаева/Baribar.kz

Суреттің көлемін өзгерту технологиясы – DeepHD

Өнерде “гиперреализм” деген жанр бар. Бұл жанрмен жұмыс істейтін суретшілердің туындыларын шынайы фотосуреттен ажырату мүмкін емес. Суретші бұрын-соңды мұндай объектіні өте көп көргендіктен оңай елестетіп, айнытпай сала алады. Егер біз мұндай суретшіге сапасы төмен фотосуретті қайталап салып беруін өтінсек, ол үшін бұл аса қиын емес. Егер фотосуретте адам болса, тіпті, шаш талдарына дейін шынайы етіп сала алады. Себебі суретші шашты өмірде өте көп көріп, қандай болатынын білетіндіктен оған шашты елестету де оңай.

Нейрожеліде де дәл осы жүйе. Нейрожеліге көптеген ұқсас суретті береміз. Одан кейін көлемі әдейі кішірейтілген суретті көрсетеміз. Енді нейрожелінің алдында кішкентай суретті сапалы етіп үлкейту тапсырмасы тұр. Ал біз оның жұмысына дейінгі және кейінгі суретті салыстырып, нейрожелінің қаншалықты жақсы жұмыс істегенін бақылай аламыз.

Бұл тапсырманы орындағанда нейрожелі ішінде көптеген формуладан параметрлер сәйкестендіріледі. Ал бұл параметрлер аз емес. Олар кішкентай көлемді суреттерді сапалы үлкейту үшін арналған. Сондықтан нейрожеліні үйреткен кезде оған біз таба алған әлемдегі бар суретті көрсетіп, жаттықтырамыз.

Нәтижесінде бұл формулалар жиынтығының ішінде шаш талшықтарын сапалы көрсету формуласы табылады. Кейбір формулалар теріні, ал кейбірі киім текстурасын, жапырақ не жануар түгінің параметрін қамтиды. Нәтижесінде нейрожеліге жаңа бір суретті көрсеткенде ол ұқсас суреттер бойынша болжам жасап, суреттің сапасын жақсарту үшін қажетті формулаларды пайдаланады. Бұл тапсырма нейрожелі суретті жақсы таныған кезде сәтті орындалады. Егер нейрожелі суретті түсінбесе, оның дұрыс жұмыс істеуі екіталай. Мысалы, нейрожеліге ұсақ шрифтпен жазылған түсініксіз мәтінді көрсетсек, нейрожелі оны қалпына келтіре алмайды. Өзі бір болжам жасап, текст жазуы мүмкін, бірақ бастапқы мәтінді тани алмайды. Гиперреалистік жанрда сурет салатын суретші де дәл солай – түсініксіз текст көрсе, оны қайталап сала алмайды.

DeepHD-дің ерекшелігі – бұл технология Nvidia Tesla видеокарталары арқылы эфирді онлайн өңдей алады.

Нейрожелі қалай үйретіледі?

Нейрожелілер дұрыс үйретілмесе, әрине, ол қателесуі мүмкін. Машиналық оқытуда мақсат және оның жақындағанын өлшеу амалдары бар. Нейрожеліге суретті анығырақ ету тапсырмасы берілгенде оған екі басты мақсат қойылады. Бірі – “иә, бұл – дәл бастапқы суреттей, анық әрі қанық” дейтіндей нәтиже көрсету, екіншісі – “иә, бұл сурет кішкентай көлімді суреттен мағынасы мен құрылымы жағынан бірдей” дейтін дәрежеде болуы. Осы жерде екінші мақсат та маңызды. Сондықтан нейрожелінің формуласы контентті барынша айнытпай, анық етіп жасауға бағытталған. Тіпті, суретті одан да көркейтіп, әдемілеу мүмкіндігі болса да, нейрожелі оны сол қалпында дәлме-дәл қайталайды.

DeepHD, яндекс
Фото: Hsto.org

Суреттің көлемін өзгерту технологиясы DeepHD қайда қолданылады?

Қазір бұл технология “Яндексте” суреттердің, видеолардың сапасын жақсарту үшін қолданылып жатыр. Егер сурет кішкентай көлемде болса, осы технология арқылы оны үлкейтеміз. Кейде суретті үлкен қалпында көріп, оның бастапқы дереккөзіне кіргенде кішкентай күйінде табамыз. Демек, сурет өңделген. Қазір “Яндексте” өңделген суреттер бірте-бірте көбейіп келе жатыр. Компания көптеген танымал ескі фильм мен “Союзмультфильм” өнімдерін аударды.

DeepHD технологиясымен өңделген суретті қалай ажыратуға болады?

Біз, керісінше, оны барынша ажырата алмайтындай етіп жасауға тырысып жатырмыз. Егер оны ажырату оңай болса, демек, жұмыс дұрыс істелмеді. Суреттерді ажырату мүмкін емес. Ал өңделген видеоларда DeepHD белгісі тұрады. Ол белгіні алып, бастапқы сапасына оралуға болады. Бұл жаңа технологияның қалай жұмыс істейтінін салыстырып қарауға мүмкіндік береді.

DeepHD, яндекс
Фото: Yandex.ru

Бұл технологияның қандай салаларда болашағы бар?

Киноиндустрияда ескі әрі сапасы төмен туынды көп. 10 жыл бұрын шыққан кейбір сүйікті фильмдер мен мультфильмдерді қазір қарау ыңғайсыз. Оның сапасы, тіпті, HD емес. Мұндай бейнеклиптер де жетерлік. Ескі әрі сүйікті компьютерлік ойындардың да сапасын өңдеуге де DeepHD технологиясы қолданылады. DeepHD одан сайын дамыса, қазіргі фильмдердің де сапасын болашақта жақсартуы мүмкін.

яндекс, Александр Крайнов
Александр Крайнов. Фото: Фото: Айгүл Хожантаева/Baribar.kz

Болашақта бұл технология қолданушыларға да қолжетімді бола ала ма?

Әбден мүмкін. Бірнеше жылдан соң қолданушылардың өздері-ақ бұл технология арқылы суретінің не видеосының сапасын жақсарта алады деп ойлаймын. DeepHD-дің шыққанына бір жыл да болған жоқ. Ол әлі даму үстінде. Сондықтан әзірше “Яндексте” сыналып, қолданылып жүр.

Біздің Telegram-каналымызға жазылыңыз!