これも凄い技術だなぁ。AI（たぶん Deep Learning）をうまく活用した事例か。
情報量という点から見ると、どんな画像でも綺麗に拡大できるわけではなくて、学習させた画像群の特徴等に合わせて、拡大処理を行うので、元画像 + ニューラルネットに蓄積された知識の一部の情報量が使われている感じだろうか。
結局は、元画像に無い情報については、本当にあっているのかはわからない。学習させた画像群と同様な特性の画像であれば、かなり現実に近い結果が得られるはず。逆に、学習させた画像群とは毛色の違う画像に適用すると、望ましくない結果が出る可能性も。
結局は、最後は人間が見るための画像であるなら、人間が好みそうな結果を出力するのがいいのかもしれない。恐らくこの技術で拡大して、それを画像解析して結果を出しても余り意味はないはず。それよりも、人間が見て、綺麗とか気持ちがいい画像を生成する方が望まれるのかな。
上記記事の、真ん中よりちょっと上の、左目の拡大画像。A.I.Gigapixel の結果の上まぶたの右の方、かなりふさふさ細かい毛が生えている感じに見えるが、このモデルの方のまぶたにこんなに毛は生えていないんじゃないか、と思ったり。瞳のちょうど上辺りのまつげは、余り他の部分よりくっきりしていなかったり、と流石に 100点の結果は難しそう。
とは言え、この技術がリアルタイムで動画像に適用できたら色々気持ちのいい動画像が生成できそう。はてさて。
