Сервіс для зберігання і створення анімованих зображень Gfycat представив три проекти з поліпшення анімованих зображень за допомогою методів машинного навчання. Розроблені алгоритми, детальніше про які повідомляє The Verge, зможуть поліпшити якість GIF-анімацій, автоматично супроводити їх тегами і навіть виправити написаний поверх зображень текст.
Сервіс Gfycat, запущений у 2015 році, дозволяє користувачам завантажувати анімовані зображення (на самому сервісі вони зберігаються у вигляді коротких відео), супроводжувати їх тегами (для короткого опису того, що зображено на GIF-анімації) і далі використовувати в мережі - наприклад, у Twitter. Зараз Gfycat працюють над трьома новими проектами для поліпшення якості, кожен з яких названий на честь котячої породи або персонажа.
Перший проект, названий «Ангора», буде покращувати якість зображення, алгоритм буде працювати досить просто: проаналізувавши зображення, він буде шукати джерело (відео) в мережі, після чого зробить вже нове зображення - кращої якості. Оскільки при аналізі початкового зображення воно буде розбите на кадри, алгоритм зможе працювати навіть у тому випадку, якщо анімація складена з декількох відео.
Проект «Мару» - це алгоритм, за допомогою якого сервіс зможе автоматично ставити теги до зображень, навіть якщо користувач їх не проставив при завантаженні. Це сильно полегшить життя тим, хто шукає певне зображення, наприклад, з якоюсь знаменитістю; сам алгоритм буде використовувати технології розпізнавання осіб.
Нарешті, проект «Фелікс» зможе аналізувати написаний поверх анімованого зображення текст: передрікати за допомогою дерева рішень приблизний час його появи і вставляти в нове зображення - поліпшений за допомогою «Ангори».
У даний момент сервіс тільки починає використовувати алгоритми для поліпшення зображень. Крім того, вони не будуть користувальницькими - сайт планує автоматично обробляти зображення при завантаженні. З прикладами, судячи з усього, можна ознайомитися на самому сайті, скориставшись хештегом # GifsRemastered.
Це не перший приклад використання технологій машинного навчання для поліпшення зображень - наприклад, нещодавно був запущений сервіс Let's Enhance: він використовує нейромережі для поліпшення якості фотографій. А минулого року компанія Google представила алгоритм поліпшення роздільної здатності зображень.