Satoshi Iizuka y Edgar Simo-Serra son dos investigadores que recientemente han desarrollado un nuevo modelo de red neuronal encargado no sólo de recuperar vídeos antiguos, eliminando imperfecciones como parpadeos y ruidos, elevando la resolución, además de ajustar los niveles de contraste, para devolverlos a su estado original
Sino que además, este modelo cuenta también con un mecanismo de coloreado diferente frente a otros modelos de redes neuronales para conseguir mejores resultados, y que serán de aplicación en aquellos vídeos de películas que han sido rodadas en blanco y negro o bien, debido a las limitaciones de la época en el que fueron rodadas, cuenta con un nivel de color bastante precario.
Sobre este aspecto, el nuevo modelo de red neuronal atenderá a un número arbitrario de imágenes de referencia coloreadas que deben proporcionar los desarrolladores para establecer el coloreado de todo el contenido de los vídeos antiguos de forma coherente. Al respecto, ya conocemos multitud de modelos de redes neuronales enfocadas en el coloreado de fotografías antiguas que perfectamente se pueden utilizar para obtener imágenes de referencia.
Otros modelos de redes neuronales básicamente tienen como referencia valores empleados en el fotograma anterior. Debido a ello, el modelo de red neuronal de estos dos investigadores es capaz de conseguir mejores resultados no sólo recuperando vídeos sino también llevándolos a un nivel de coloreado superior frente a otros modelos.
Además, los detalles técnicos de su desarrollo lo han expuesto en un estudio que se puede consultar públicamente a través de Internet.
En el mismo señalan que:
proponemos un marco único para abordar la tarea de remasterización completa semi-interactivamente. Nuestro trabajo se basa en redes neuronales convolucionales temporales con mecanismos de atención entrenados en vídeos con simulación de deterioro basada en datos.
Y con respecto a los resultados, resaltan que:
El análisis cuantitativo muestra que nuestro marco supera a los enfoques existentes y que, en contraste con los enfoques existentes, el rendimiento de nuestro marco aumenta con videos más largos y más imágenes en color de referencia
.
En este punto no nos debemos extrañar que, tarde o temprano, los importantes estudios de cine puedan llegar a optar por este tipo de modelo para la remasterización de clásicos de cine para que se puedan disfrutar a una mejor calidad.
Este modelo de red neuronal fue comentado este pasado fin de semana en el canal de YouTube de Two Minute Papers.
Crédito de imagen: Estudio de Satoshi Iizuka y Edgar Simo-Serra