GFPGAN cz.2 – eksperymenty.
Algorytm GFPGAN o którym pisałem niedawno służy do poprawy jakości fotografii, ale byłem ciekawy się zachowa, kiedy zamiast starego zdjęcia użyjemy renderowaną grafikę 3D czy też wygenerowane zdjęcie z DALL-E Mini. Wygenerowałem kilka grafik portretów w programie Daz3d a następnie użyłem GFPGAN do ich poprawy. To samo zrobiłem ze zdjęciami portretowymi wygenerowanymi przez DALL-E Mini, chociaż ich jakość była bardzo kiepska, przecież to tylko wersja mini, ale rezultat po użyciu GFPGAN okazał się całkiem ciekawy. Algorytm mocno ingerował w wykreowane wcześniej zdjęcia zmieniając na nich kształt ust czy nawet zęby, ale efekt który uzyskuje jest bardziej fotorealistyczne niż bez użycia algorytmu. Rezultat tych prób zobaczcie zresztą sami na poniższych zdjęciach.
Przetestowałem też jaki będzie skutek, kiedy już poprawione zdjęcie przez algorytm ponownie dam pod jego działanie. Okazało się, że dwukrotne przejście przez ten algorytm poprawia jakość natomiast kolejne przejścia zupełnie psują jakość zdjęcia.
Podsumowując
Algorytm GFPGAN jest fascynujący a rezultaty uzyskane są bardzo ciekawe. Zapewne można wymyślić wiele jego zastosowań w grafice komputerowej modelu AI, jednak ewidentnie potrzebuje dalszego szkolenia. Udostępniony algorytm umożliwia własne dopracowywanie tego modelu więc zapewne się skuszę i przeprowadzę jego dodatkowe szkolenie.
