技術革新の次元
ImgEditorの復元スイートは、3種類のAI技術を組み込んでいる。欠陥領域に対処するためのPconvに基づく部分的な畳み込み、SRGANを使用した細部の再構築、色補正のためのColourNetとの組み合わせである。その写真修復ツールは、MIT5Kデータセットのテストにおいて、従来の補間手法をはるかに上回る0.91の構造類似度（SSIM）を達成した。特に35mmフィルムの傷の修復に優れており、画像の内容と物理的な損傷をインテリジェントに区別する。
ワークフローの最適化
プロのフォトグラファーからのフィードバックによると、古い写真の修復プロジェクトに費やす時間が平均4.5時間/枚から20分に短縮され、90%の基本的な修復作業はAIが自動的に行うことができる。このプラットフォームのバッチ・モードは、自動修復のために50枚の画像の同時アップロードをサポートし、手動操作よりも品質の一貫性が向上している。60%.インテリジェント・プリセット機能は、ユーザーのレタッチの習慣も学習するため、後処理の効率を継続的に向上させることができる。
業界への影響データ
- スタジオ事業：古写真修復受注生産 320%
- アーカイブのデジタル化：公的機関におけるスキャニング効率が7倍に向上
- ホームメモリーの保存：個人ユーザーの復元需要は毎年450%増加
この答えは記事から得たものである。ImgEditor：画像編集・生成用AIツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " インテリジェントな画像復元技術が従来の写真ワークフローを変える
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