एक अपस्केलर असल में क्या करता है
पारंपरिक रीसाइज़िंग इंटरपोलेट करती है। यह दोनों तरफ के पिक्सेल से मध्यवर्ती पिक्सेल मानों की गणना करती है, एक बड़ी और धुंधली छवि उत्पन्न करती है, और ऐसी कोई जानकारी नहीं जोड़ती जो पहले से वहां मौजूद न हो।
एक आधुनिक अपस्केलर जनरेट करता है। यह छोटे और बड़े चित्रों के जोड़ों पर प्रशिक्षित एक मॉडल है, और यह विषय के लिए संभावित विवरण उत्पन्न करता है न कि उससे प्राप्त: चेहरे पर रोम, कपड़े में धागे, दूर के पेड़ पर पत्तियाँ।
वह अंतर ही पूरा लेख है। उन रोमों की तस्वीर नहीं ली गई थी। वे इस बात का मॉडल का सबसे अच्छा अनुमान हैं कि वहां रोम कैसे दिखते होंगे, जो कि वही प्रक्रिया है जो एक जनरेटर पूरे फ्रेम में करता है।
इसलिए एक ऐसी छवि जो अपस्केलर से गुजरी है, उसमें वास्तविक सिंथेटिक टेक्सचर होता है, और टेक्सचर पढ़ने वाला डिटेक्टर बिल्कुल वही रिपोर्ट करता है। निष्कर्ष सही है; लोग उससे जो परिणाम निकालते हैं, वह सही नहीं है।
इससे इतने सारे फॉल्स पॉजिटिव क्यों मिलते हैं
अपस्केलिंग हर जगह मौजूद है और इसे करने वाले व्यक्ति को ज्यादातर दिखाई नहीं देती। फोन कैमरे इसे डिजिटल ज़ूम पर लागू करते हैं, एडिटिंग सूट इसे एनहांस के रूप में प्रदान करते हैं, वीडियो कॉल बैंडविड्थ की भरपाई के लिए इसका उपयोग करती हैं, और प्लेटफॉर्म मूल आकार से बड़े आकार में इमेज दिखाने पर इसे लागू करते हैं.
आर्काइव और रेस्टोरेशन का काम इसका चरम मामला है। कम रिज़ॉल्यूशन पर स्कैन की गई और प्रिंट के लिए एनहांस की गई पुरानी तस्वीर रचना के अनुसार भारी रूप से फिर से लिखी जाती है, और यह किसी मॉडल द्वारा बनाई गई चीज़ की तरह स्कोर करेगी, क्योंकि आप जो देख रहे हैं उसका अधिकांश हिस्सा वही है।
शीर्ष-दाएं का क्षेत्र समस्या है। वे छवियां वास्तविक चीज़ों को दर्शाती हैं और उनमें गढ़े हुए पिक्सेल होते हैं, और कोई भी स्कोर दोनों गुणों को अलग नहीं कर सकता क्योंकि मॉडल उनमें से केवल एक को माप रहा है।
उनमें अंतर कैसे करें
क्षेत्र का नक्शा (रीजन मैप) पहला टूल है, और यह काम करता है क्योंकि अपस्केलिंग और जनरेशन अपने गढ़े हुए टेक्सचर को अलग-अलग तरह से वितरित करते हैं।
- अपस्केलिंग एक समान होती है। फ्रेम का प्रत्येक हिस्सा एक ही प्रक्रिया द्वारा बड़ा किया गया था, इसलिए ग्रिड गर्म और सपाट होता है।
- जनरेशन भी एक समान होती है, यही कारण है कि अकेला नक्शा यह तय नहीं कर सकता।
- चयनात्मक एनहांसमेंट एक समान नहीं होता। ग्रुप फोटो में किसी एक व्यक्ति पर लागू चेहरे का रेस्टोरेशन स्थानीयकृत हीट उत्पन्न करता है, जो जानकारीपूर्ण होती है।
- कंपोज़िशन अभी भी कायम है। एक अपस्केल्ड तस्वीर में किसी वास्तविक दृश्य की ज्यामिति, परिप्रेक्ष्य और प्रकाश व्यवस्था होती है, क्योंकि यह वही थी।
- विवरण की जाँच की जा सकती है। गढ़े हुए क्षेत्रों को बड़ा करें: अपस्केल्ड पाठ प्रशंसनीय बकवास बन जाता है, और वास्तविक पाठ पढ़ने योग्य रहता है।
अंतिम बिंदु व्यावहारिक बिंदु है। साइनेज, लेबल या छोटे प्रिंट में ज़ूम इन करें। अपठनीय पाठ का सामना करने वाला अपस्केलर आत्मविश्वास से भरे अक्षर के आकार के निशान उत्पन्न करता है जो कुछ भी नहीं बताते हैं, और वह विफलता स्कोर न होने पर भी एक व्यक्ति को दिखाई देती है।
| सिग्नल | अपस्केल्ड तस्वीर | जनरेट की गई छवि |
|---|---|---|
| पूरे फ़्रेम का स्कोर | हाई | हाई |
| क्षेत्रीय मैप | वार्म और फ्लैट | वार्म और फ्लैट |
| बड़ा करने पर छोटा पाठ | प्रशंसनीय बकवास | प्रशंसनीय बकवास |
| दृश्य ज्यामिति | संगत, यह वास्तविक थी | अब आमतौर पर संगत |
| एक पुरानी, छोटी कॉपी मौजूद है | अक्सर | नहीं |
| मूल फाइल उपलब्ध है | हाँ, इसके लिए कहें | कोई नहीं है |
नीचे की दो पंक्तियाँ वे हैं जो वास्तव में इसका समाधान करती हैं, और न ही कोई पिक्सेल माप है। एक छोटी पुरानी कॉपी खोजने वाली रिवर्स इमेज सर्च, या एक स्रोत जो एनहांसमेंट से पहले की फाइल प्रदान कर सकता है, सीधे तौर पर इस सवाल का समाधान करता है।
व्यवहार में इसका क्या अर्थ है
किसी छवि का आकलन करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, संचालन नियम यह है कि उच्च स्कोर को निष्कर्ष मानने से पहले एनहांसमेंट के बारे में पूछें। यह एक ही सवाल है, इसकी कोई लागत नहीं है, और यह भ्रमित करने वाले परिणामों के एक बड़े हिस्से की व्याख्या करता है।
प्रकाशित करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, यह मूल प्रतियों को सुरक्षित रखने का एक तर्क है। एक फोटोग्राफर, एक क्लेम हैंडलर या एक पत्रकार जो एनहांसमेंट से पहले की फाइल पेश कर सकता है, उसके पास एक ऐसे सवाल का पूरा जवाब होता है जिसका अन्यथा कोई जवाब नहीं होता है।
और आर्काइव और रेस्टोरेशन के काम के लिए यह डिटेक्शन की तुलना में लेबलिंग की समस्या है। एक एनहांस की गई ऐतिहासिक तस्वीर एक वैध और उपयोगी कलाकृति है जो हमेशा खराब स्कोर करेगी, इसलिए ईमानदार प्रतिक्रिया यह कहना है कि इसके साथ क्या किया गया था।
इससे वास्तविक नुकसान कहाँ होता है
तीन स्थितियाँ इसे जिज्ञासा से एक समस्या में बदल देती हैं, और तीनों में एक विशेषता समान है: कोई व्यक्ति किसी ऐसी छवि के आधार पर किसी व्यक्ति के बारे में निर्णय ले रहा है जिसे उन्होंने कैप्चर नहीं किया था।
बीमा दावे सबसे स्पष्ट हैं। एक दावेदार फोन पर नुकसान की तस्वीर खींचता है, छवि छोटी होती है, और विवरण देखने के लिए कोई उसे बड़ा करता है। बड़ा किया गया संस्करण उच्च स्कोर करता है, और एक वास्तविक दावे को संभावित जोड़-तोड़ के बारे में एक नोट मिल जाता है जिसे अब कोई नहीं हटा सकता।
पत्रकारिता का भी यही आकार है। किसी स्रोत की तस्वीर को प्रिंट के लिए अपस्केल्ड किया जाता है, एनहांस किया हुआ संस्करण प्रसारित होता है, और प्रसारित प्रति पर बाद की जाँच इसे फ्लैग करती है। मूल तस्वीर ठीक थी और अब वह संस्करण नहीं है जो किसी के पास है।
कानूनी और अनुशासनात्मक संदर्भ सबसे गंभीर हैं, क्योंकि एनहांस की गई प्रति अक्सर रिकॉर्ड में दर्ज की जाने वाली प्रति होती है। जहाँ किसी छवि पर भरोसा किया जाना है, वहाँ जाने वाली फाइल वह होनी चाहिए जो किसी भी एनहांसमेंट से पहले की हो, और एनहांसमेंट को अलग से प्रलेखित किया जाना चाहिए।
वर्कफ़्लो बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक नोट
यदि छवियां आपके संगठन से गुजरती हैं और उनका आकलन किया जाता है, तो उपलब्ध सबसे सस्ता सुधार एक ऐसा फील्ड दर्ज करना है जो यह बताता है कि क्या कोई फाइल एनहांस की गई है। इसके लिए इनटेक पर एक चेकबॉक्स की आवश्यकता होती है और यह बाद में अनसुलझे विवाद की पूरी श्रेणी को हटा देता है।
दूसरा सबसे सस्ता नियम यह है कि एनहांसमेंट एक कॉपी पर होता है। फाइल को वैसे ही रखें जैसे प्राप्त हुई थी, देखने के लिए डुप्लीकेट को एनहांस करें, और सुनिश्चित करें कि रिकॉर्ड के साथ यात्रा करने वाली फाइल सुंदर वाली के बजाय मूल फाइल हो।
यहाँ इस बात पर एक व्यापक सबक है कि स्कोर क्या मापता है। मॉडल रिपोर्ट करता है कि इसके सामने कितना टेक्सचर सॉफ्टवेयर द्वारा निर्मित किया गया था, जो कि एक वास्तविक गुण है और उस गुण के समान नहीं है जो लोग चाहते हैं, जो यह है कि क्या तस्वीर किसी ऐसी घटना को रिकॉर्ड करती है जो हुई थी।
इस क्षेत्र में अधिकांश भ्रमित करने वाले परिणाम उस अंतराल से आते हैं। अपस्केलिंग सबसे स्पष्ट उदाहरण है क्योंकि दोनों गुण विपरीत दिशाओं में इंगित करते हैं: अत्यधिक सिंथेटिक टेक्सचर, पूरी तरह से वास्तविक विषय।