Pixelmator Proの最新アップデートでは、「ML Super Resolution」と呼ばれる機械学習機能が追加されました。小さくぼやけた画像も鮮明に補正できます。Mac App Storeではこちらから入手できます。

MLスーパー解像度

ブログでは、今回のアップデート以前に使用されていた画像スケーリングアルゴリズム（バイリニア法、ランチョス法、ニアレストネイバー法）について解説しています。それぞれのアルゴリズムを用いた画像の比較に加え、ML Super Resolution についても解説しています。ML Super Resolution は画像を最大3倍まで拡大できます。

このケースでは、画像セットを収集し、縮小した後、アルゴリズムに縮小版から元の解像度の高画質画像へと変換し、各ピクセルの値を予測するように「学習」させました。このアルゴリズムは、目に見えないほど小さなディテールを再現することはできませんが、従来のアルゴリズムでは到底不可能だったエッジ、形状、輪郭、パターンに関する驚くべき予測を行うことができます。

ML Super Resolutionは畳み込みニューラルネットワークを使用します。これは生物学的プロセスに着想を得たディープニューラルネットワークの一種で、少なくとも1つの層、つまり一般的な行列乗算の層で畳み込みと呼ばれる数学演算を使用します。Pixelmator Proの場合、ML Super Resolutionは29層の畳み込み層を使用します。

Pixelmator の既存の ML Denoise 機能を利用して、アップスケールされた画像で発生することがある圧縮アーティファクトとノイズを削減します。

私はウェブサイトを使って画像を拡大しており、それをテストすることを楽しみにしています。

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