عندما تأخذ صورة صغيرة وتزيد أبعادها ببساطة في برامج التعديل التقليدية، تصبح ضبابية ومبكسلة. لا يمتلك الكمبيوتر أي معلومات حول ما يجب وضعه في تلك المساحات الفارغة المنشأة حديثاً، لذلك يقوم بتمطيط البكسلات الحالية. يسمى هذا بالاستكمال الداخلي (interpolation).

يتخذ مكبر الصور بالذكاء الاصطناعي نهجاً مختلفاً تماماً. فهو يستخدم نماذج التعلم العميق التي تم تدريبها على الملايين من الصور عالية الدقة. عندما تزوده بصورة منخفضة الدقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالتفاصيل المفقودة وإنشائها بذكاء، معيداً رسم الأنسجة والحواف الواقعية لإنشاء صورة حادة وعالية الجودة.

تاريخياً، كان هذا يتطلب قوة حاسوبية هائلة على خوادم بعيدة، مما يعني أنه كان عليك رفع صورك الخاصة إلى طرف ثالث. مع التقدم في WebAssembly والنماذج خفيفة الوزن مثل Swin2SR، يجلب Utiliome هذا الذكاء الاصطناعي القوي مباشرة إلى متصفحك. بياناتك لا تغادر جهازك أبداً.

يرمز Swin2SR إلى Swin Transformer V2 for Image Super-Resolution. وهو يمثل قفزة نوعية في مهام الرؤية الحاسوبية. على عكس شبكات الطي العصبية القديمة (CNNs)، تتميز شبكات Transformer بقدرتها العالية على فهم السياق العام—فهي تنظر إلى الصورة بأكملها لتعرف كيفية ملء رقعة ضبابية معينة.

عندما تشغل مكبر الصور بالذكاء الاصطناعي على Utiliome، فإننا نقوم بتنزيل نسخة مكممة (مضغوطة) من هذا النموذج مباشرة إلى الذاكرة المؤقتة المحلية لمتصفحك. يستغرق ذلك حوالي 20MB فقط، وتنزله مرة واحدة فقط. ومنذ ذلك الحين، تعمل كل صورة تعالجها فوراً عبر هذا المحرك المحلي، باستخدام CPU/GPU لجهازك لحساب البكسلات الجديدة.

يتيح لنا ذلك تقديم تكبير بنسبة 2x مجاناً تماماً وللأبد، دون أي خطر من اعتراض صورك الشخصية أو تخزينها بواسطة خادم شركة.