Super Resolutionとは
Super Resolutionとは、低解像度の画像や動画の欠損データをAIが推論し高精細なビジュアルへと変換する画像処理技術である
読み: スーパー・レゾリューション
低解像度の画像や動画の欠損データをAIが推論し高精細なビジュアルへと変換する画像処理技術である。単純なピクセルの引き伸ばしではなくディープラーニングを用いて本来そこにあるべきディテールを新たに生成する点に特徴がある。
かんたんに言うと
モザイク画の隙間を周囲の色から推測して同じ色のタイルで埋めるのではなく、描かれている風景そのものを理解して新しいタイルを焼き直すような作業といえる。
ぼやけた画像をAIが復元するSuper Resolutionの仕組み
画像を引き伸ばす際、昔から使われてきたバイキュービック法は、隣り合うピクセルの色を平均化して隙間を埋めるだけだった。結果として輪郭はぼやけ、全体的に眠い画になる。
Super Resolutionは全く違う。
ディープラーニングを用いて、低解像度の入力データから高解像度の出力データを直接予測する。数百万枚の画像ペアを学習したニューラルネットワークが、欠損しているテクスチャやエッジを推論して描き出すのである。
ただの拡大処理だと思っているなら、認識を改めた方がいい。
CNNとGANがもたらす推論のメカニズム
初期のSuper ResolutionはCNNをベースにしていた。入力画像の特徴を抽出し、ピクセルレベルで誤差を最小化するように学習する。だが、これだけではまだ細部がのっぺりしてしまうことが多かった。
そこでGANの出番となる。
生成器が高解像度画像を偽造し、識別器が本物か偽物かを見破る。この敵対的な学習プロセスにより、人間の目で見ても自然でシャープな質感が生まれるようになった。
しかし、ここで現場の落とし穴がある。GANが生成したディテールは、あくまでAIの推論にすぎない。元のデータには存在しなかった情報を勝手に作り出しているという事実を忘れてはならない。
製造や法務の現場で直面する実用と限界
製造業の品質管理部門では、古い監視カメラの不鮮明な映像から不良品の発生原因を特定する際にVanceAIのAPIを組み込むケースが増えている。法務部門でも、証拠画像の不鮮明なナンバープレートをTopaz Photo AIで復元しようとする試みがある。
だが、ちょっと待ってほしい。
先ほど述べたように、AIは存在しない情報を推論で描く。ナンバープレートの「8」が、AIのハルシネーションによって「3」として再構築されるリスクは常に付きまとう。証拠能力という観点では非常に悩ましい。
Adobe Photoshopのスーパー解像度機能も優秀だが、クリエイティブ用途と事実確認用途では、求められる精度の質が違う。
GPUリソースの確保とオンプレミス運用
高解像度化の処理は計算負荷が極めて高い。クラウドコンピューティングを利用すれば手軽だが、製造ラインの機密データや法務の証拠画像を外部サーバーに投げるわけにはいかないだろう。
機密情報を扱う場合、オンプレミス環境での処理が求められる。
推論を回すためのハイエンドGPUを自社で調達し、サーバーを構築するコストをどう見積もるか。単に画像が綺麗になるというだけで稟議を通すのは難しい。
現場の要件を満たす解像度と、それに必要な推論時間、そしてハードウェア投資のバランスをどう取るか。技術の進化は速いが、実運用に乗せるためのハードルは依然として高いままである。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。