Coward失われた情報は元には戻らん。実写を前提に時間軸方向も加味した上での単なる補完であって、復元じゃない。失われた情報は元には戻らん。(#3761952)だからそれは補完であって復元ではない。日記このスレッドの大本で言ってるのは「超解像が類推より本物」かどうか、つまり本物か偽物か、という問題。補完か復元かで争うのは論点がずれてると思いますね。あとは、以下は、今回のストーリーのソフトウェアが何をやっているかの話ではなく、技術的実現性の話として、「本当の超解像」が出力する画像が「本物か偽物か」についての話です。人物に隠れた部分を、「他の箇所からコピペ」とか「似たような別の建物の写真からコピペ」したら、これは「偽物」でしょう。別のタイミングで撮った、通行人が通りすぎた後の写真からコピペしてきたら、これは「本物」でしょう。建物を主体に見れば、1枚目にない情報を2枚目から「復元」したと言えるでしょう。これを「補完」と呼ぶのか「復元」と呼ぶのかで争うのは言葉遊びでしかないと思います。モザイク復元のような超解像の場合でも、処理の流れは似たようなものです。動画の他のコマからだと動きがあるので、そのまま重ね合わせることはできないでしょうけど、拡縮や回転、パース変換などをかけて位置合わせをした、「同じ被写体の、さまざまなモザイクパターンの画像」をため込みます。そこまでできれば、あとは安直な「平均」をとるだけでも、モザイクの影響を減らした、本来の色に近いものが得られます。他の画素の影響を完全には排除できない(=ボケてる)でしょうけど、それでも「本物」に近づく。枚数が多ければ多いほど本物に近づけられますが、枚数が足りなくてもある程度の処理は可能。ここでうまく少ない枚数でも他の画素の影響を除去できる数式を作り出すのが「超解像技術」のキモ。今回のストーリーにそって考えると、もし本物はモザイク越しの局部にほくろがあった場合、AI技術ベースとかだと、学習画像にほくろがなければ、出力画像にほくろはないでしょう。本当の超解像技術を応用すれば、ほくろは復元できます。実用的かどうかはさておき、そういう「ほくろを復元できるような技術」は実在するのです。ここに返信シェア親コメントより多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。service.閉じるスラド処理中...。