{"id":73123,"date":"2022-12-29T23:35:12","date_gmt":"2022-12-29T22:35:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.area-press.eu\/comunicatistampa\/?p=73123"},"modified":"2022-12-29T23:35:12","modified_gmt":"2022-12-29T22:35:12","slug":"ingrandire-un-immagine-e-ripristinarla-gratuitamente-ecco-come-fare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.area-press.eu\/comunicatistampa\/2022\/12\/29\/ingrandire-un-immagine-e-ripristinarla-gratuitamente-ecco-come-fare\/","title":{"rendered":"Ingrandire Un’ Immagine e Ripristinarla Gratuitamente: Ecco Come Fare"},"content":{"rendered":"

Se hai alcune immagini vecchie e a bassa risoluzione, puoi ingrandirle e ripristinarle gratuitamente con GFPGAN.<\/em><\/p>\n

Qualche decennio fa, con una fotocamera da 5 MP avresti potuto fare le migliore immagini possibili. Tuttavia, la stessa immagine sembrerebbe oggi di qualit\u00e0 inferiore, poich\u00e9 \u00e8 possibile ottenere foto molto pi\u00f9 nitide e ad alta definizione.<\/p>\n

GFPGAN \u00e8 un software open source gratuito che pu\u00f2 aumentare la risoluzione di queste immagini e migliorarne l’aspetto, oltre a correggere alcuni duifetti. Ecco come eseguire l’upscaling e ripristinare le foto con GFPGAN: un tutorial che ci ha fornito Ecr\u00f9 Fotografie fotografo bambini Firenze<\/a>.<\/p>\n

Cos’\u00e8 GFPGAN?<\/h2>\n

GFPGAN (Generative Facial Prior Generative Adversarial Network) \u00e8 un’app open source disponibile per l’uso gratuito su GitHub. Puoi scaricare il codice o utilizzare una delle versioni online per migliorare le immagini.<\/p>\n

L’applicazione utilizza un modello GAN. Un modello GAN utilizza una serie di dati per identificare i modelli e colmare le lacune nell’immagine utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali.<\/p>\n

In altre parole, l’app dispone di un algoritmo di elaborazione intelligente che sostituisce perfettamente la parte danneggiata o sfocata della tua immagine con frammenti di altre foto dall’aspetto simile.<\/p>\n

Come migliorare la risoluzione dell’immagine con GFPGAN<\/h2>\n

I passaggi per l’upscaling e il ripristino delle immagini con GFPGAN AI sono piuttosto semplici. Tutto quello che devi fare \u00e8 caricare la tua immagine sul sito web e attendere che il programma completi la trasformazione. Ecco come farlo.<\/p>\n

Apri la pagina GFPGAN su GitHub.<\/p>\n

Apri una delle demo online disponibili. Ad esempio, Replica.<\/p>\n

Scorri verso il basso e fai clic sulla casella sotto la sezione img per caricare la tua immagine. In alternativa, puoi trascinare e rilasciare la tua foto o scattarne una utilizzando la tua webcam.<\/p>\n

Una volta caricata l’immagine, modifica le impostazioni di “version” e “scale”. La “version” \u00e8 impostata su quella pi\u00f9 recente per impostazione predefinita. \u00c8 possibile aumentare il fattore di “scale” per ottenere risultati migliori.<\/p>\n

Fai clic su Invia e attendi che il programma generi i risultati. Puoi vedere una differenza visibile nell’immagine a seconda del fattore di “scale” (cio\u00e8 di scala, in poche parole dell’ingradimento) e della qualit\u00e0 iniziale dell’immagine.<\/p>\n

Ora puoi condividere o scaricare la tua immagine dalle opzioni disponibili.<\/p>\n

\u00c8 tutto. Hai eseguito correttamente l’upscaling e il ripristino della tua immagine utilizzando l’algoritmo GFPGAN. Puoi modificare le versioni e il fattore di ridimensionamento per ottenere risultati diversi.<\/p>\n

I limiti di GFPGAN AI<\/h2>\n

Sebbene gli strumenti di ripristino delle immagini funzionino a meraviglia, ci sono alcune limitazioni che nemmeno l’IA pu\u00f2 risolvere.<\/p>\n

Ad esempio, l’algoritmo di upscaling dell’immagine fa delle ipotesi mentre aggiunge i pixel extra. Non sta creando nulla, ma impara dal modello di pre-addestrato e utilizza i dati esistenti per fare un’ipotesi il pi\u00f9 possibile vicina all’originale. Pertanto, c’\u00e8 la possibilit\u00e0 che la persona sembri completamente diversa dall’originale.<\/p>\n

Tuttavia, l’algoritmo \u00e8 cos\u00ec semplice che la perdita di identit\u00e0 si verifica raramente. Vale la pena ricordare che non \u00e8 realistico aspettarsi che l’IA generi un’immagine esatta della persona. Nel migliore dei casi, puoi aspettarti un’elevata precisione; in alcuni, pu\u00f2venire fuori un’immagine un po’ falsata.<\/p>\n

Inoltre, GFPGAN \u00e8 fatto apposta per il restauro del viso. Pertanto, se desideri rigenerare un paesaggio o un oggetto, potresti non trovare dei risultati impressionanti. In alcuni casi, un oggetto potrebbe apparire eccessivamente modificato o levigato. Questo rende l’immagine innaturale. Sarebbe meglio utilizzare un software di fotoritocco come Photoshop per modificare manualmente l’immagine ingrandita per renderla naturale.<\/p>\n

Attualmente, GFPGAN deve ancora raggiungere il suo massimo potenziale. Pertanto, scoprirai che le immagini ingrandite non sono cos\u00ec nitide. E le foto sembrano eccessivamente fluide.<\/p>\n

Infine, lo strumento ha una quantit\u00e0 limitata di potenza di elaborazione. Pertanto, puoi trovare problematico migliorare un file di grandi dimensioni, anche se una vecchia immagine a bassa risoluzione non sar\u00e0 certo di grandi dimensioni.<\/p>\n

Le differenze nelle versioni GFPGAN<\/h2>\n

L’algoritmo GFPGAN ha varie versioni che puoi usare. L’ultimo \u00e8 naturalmente migliore, ma non \u00e8 sempre costruttivo in alcuni casi. Ad esempio, la versione 1 \u00e8 in grado di colorare la tua foto, ma gli sviluppatori hanno rimosso la funzione negli aggiornamenti successivi.<\/p>\n

Ecco i vantaggi e i limiti di ciascuna versione affinch\u00e9 tu possa prendere una decisione informata per l’upscaling della tua immagine. Alcune versioni non sono disponibili online, quindi devi scaricarle dalla pagina GitHub e usarle sul tuo computer.<\/p>\n

Versione 1<\/h3>\n

La prima versione di GFPGAN \u00e8 impressionante. Genera un output molto simile all’immagine di input. Inoltre, ha una funzione di colorazione che colora automaticamente l’immagine in bianco e nero. Tuttavia, pu\u00f2 avere difficolt\u00e0 a rigenerare le immagini danneggiate.<\/p>\n

Versione 1.2<\/h3>\n

La seconda versione, o Versione 1.2, \u00e8 un algoritmo aggiornato. Render\u00e0 le tue immagini ad altissima definizione. L’unico difetto di questa versione \u00e8 la sua migliore qualit\u00e0, che rende l’immagine ingrandita a volte eccessivamente lucida e innaturale a causa della funzione di trucco di bellezza.<\/p>\n

Sembra che lo strumento stia implementando la tecnologia HDR per immagini pi\u00f9 incisive. Tuttavia, la funzione funziona meglio per i paesaggi e pu\u00f2 contemporaneamente far sembrare un’immagine del viso un dipinto. Quindi, puoi utilizzare questa versione per foto con paesaggi.<\/p>\n

Versione 1.3<\/h3>\n

La versione 1.3 \u00e8 migliore delle precedenti due versioni. Riduce l’effetto eccessivamente brillante della versione 1.2 e rende le immagini pi\u00f9 naturali. Tuttavia, le foto non sono ancora nitide e in alcuni casi puoi perdere l’identit\u00e0 della persona. Tuttavia, fornisce i migliori risultati rispetto alle versioni precedenti.<\/p>\n

Versione 1.4<\/h3>\n

La versione 1.4 \u00e8 leggermente aggiornata dalla versione 1.3 per ottenere risultati migliori. Pu\u00f2 funzionare con immagini di qualit\u00e0 molto bassa fornendo i migliori risultati. Inoltre, questa versione pu\u00f2 anche rimuovere i danni dalla foto in modo naturale.<\/p>\n

Migliora e ripristina facilmente le tue immagini di bassa qualit\u00e0<\/h2>\n

GFPGAN \u00e8 un’intelligenza artificiale gratuita che converte immagini di bassa qualit\u00e0 in alta risoluzione. Lo strumento \u00e8 ancora in fase di sviluppo, quindi \u00e8 possibile vedere versioni migliori in futuro. Sebbene si aggiorni regolarmente, puoi trovare le versioni precedenti sul sito Web GitHub.<\/p>\n

Alcune versioni funzionano meglio per attivit\u00e0 specifiche, mentre a volte tutti i risultati sembrano identici. \u00c8 meglio provare tutte le modifiche disponibili come “Version” e “Scal” per assicurarsi di ottenere i migliori risultati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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