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mercoledì 6 aprile 2022 di 2166 Letture
Ridimensionare immagini senza perdere qualità con Gigapixel AI

Ridimensionare immagini senza perdere qualità con Gigapixel AI

Cos'è Gigapixel AI e come permette di effettuare l'upscaling delle immagini valorizzando i dettagli. La risoluzione aumenta senza introdurre l'effetto sgranato e permette di creare immagini adatte alla stampa nei formati più grandi.

Aumentare la dimensione di un'immagine porta inevitabilmente a una perdita di qualità quando si lavora con le foto e in generale in grafica raster/bitmap.

Un ridimensionamento con il conseguente aumento della risoluzione introduce il ben noto effetto "sgranato" con la qualità dell'immagine che cala verticalmente.

In un altro articolo abbiamo visto come ingrandire le immagini senza perdere qualità.

Gli sviluppatori di Topaz Labs hanno presentato GigaPixel 6.0, la più recente versione della loro tecnologia che permette di effettuare il cosiddetto upscaling.

L'upscaling è il processo tramite il quale un'immagine con una determinata risoluzione viene convertita a una risoluzione maggiore ed è ampiamente utilizzato in ambito multimediale.

Ridimensionare immagini senza perdere qualità con Gigapixel AI

Gigapixel AI aiuta a fare bene una sola cosa ovvero aumentare la risoluzione delle immagini in modo naturale. La maggior parte degli algoritmi di upscaling non utilizza tecniche efficaci per "riempire" i pixel mancanti quando si effettua il ridimensionamento verso l'alto: si finisce così per ottenere risultati di bassa qualità.

La soluzione presentata da Topaz Labs utilizza l'intelligenza artificiale e in particolare si serve di reti neurali continuamente addestrate su una grande varietà di immagini campione. L'obiettivo è quello di esaltare i dettagli di ciascuna foto rendendoli il più possibile fotorealistici (gli artefatti sono ridotti al minimo).

Dopo aver imparato a ottimizzare milioni di immagini, Gigapixel AI è in grado di accrescere in modo convincente la risoluzione di una grande varietà di immagini raffiguranti soggetti diversi (ritratti, fauna selvatica, paesaggi, architettura,...) e tipi di foto (DSLR, web/compresse, CG).

Ridimensionare immagini senza perdere qualità con Gigapixel AI

Il vantaggio di Gigapixel AI è che l'applicazione può far apparire le immagini come se fossero state acquisite con una fotocamera di qualità molto superiore.

Se da un lato Gigapixel AI funziona meglio, ovviamente, con immagini già di buona qualità, la stessa soluzione può fare miracoli con le foto di qualità estremamente bassa e le immagini dove è stata attivata una compressione aggressiva. Oltre ad aumentare la risoluzione, selezionando il modello "Very compressed" Gigapixel AI rimuoverà automaticamente gli artefatti derivanti dalla compressione JPEG, applicherà la riduzione del rumore e renderà l'output più nitido in modo naturale.

Sappiamo quanto sia importante il valore DPI (dot per inch) per la stampa. Ne abbiamo parlato nell'articolo dedicato ai migliori parametri per scannerizzare e stampare documenti e foto.

Abbiamo visto inoltre quando sia sbagliato stampare le foto da WhatsApp su formati superiori al semplice 10x15 cm.

Le stampe di grande dimensione mostrano ogni piccolo dettaglio delle foto: è particolarmente importante usare immagini di alta qualità. Gigapixel AI aiuta a ingrandire le foto migliorandone la risoluzione e rendendole adatte per la stampa con elevati valori di DPI.

Compatibile con Windows e macOS, Gigapixel AI utilizza alcune ottimizzazioni a livello di CPU e GPU per massimizzare le performance.

La soluzione di Gigapixel AI può essere provata gratuitamente soprattutto adesso che con il rilascio della versione 6.0 l'applicazione può assicurare prestazioni migliorate sui sistemi Apple M1 (40-50% di performance in più rispetto alle precedenti generazioni Mac basate sull'emulazione Rosetta e sull'architettura Intel), download dei modelli migliorato e aumento della qualità dei risultati, interfaccia completamente ridisegnata e più usabile. Gli sviluppatori hanno migliorato in modo significativo anche l'elaborazione batch delle immagini.


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