Den utmärkta Pixelmator Pro-bildredigeraren för Mac uppdaterades idag med en cool ny funktion som gör att du kan öka bildupplösningen medan du håller detaljerna skarpa, utan att införa synliga bildföremål som pixelering eller suddighet.
De kallar funktionen ML Super Resolution och det drar nytta av maskininlärning.
Utvecklare noterar i ett blogginlägg att zoomning och förbättring av bilder som de gör i alla de ostiga polisdramorna "nu är verklighet". De hävdar specifikt att de skalar upp en bild till tre gånger dess ursprungliga upplösning utan synliga artefakter.
När datorer blir allt kraftigare öppnar den nya kraften nya möjligheter. En av användningarna av maskininlärning, på en mycket grundläggande nivå, är att göra förutsägelser om saker.
I det här fallet samlade vi en uppsättning bilder, skalade dem ned och 'lärde' sedan algoritmen att gå från den nedskalade versionen till den ursprungliga upplösningen, högkvalitativ bild, förutsäga värdena för varje ny pixel.
Algoritmen kan inte återskapa detaljer som är för liten för att vara synliga men den kan göra fantastiska förutsägelser om kanter, former, konturer och mönster som traditionella algoritmer helt enkelt inte kan.
Allt detta är ganska beskattande på CPU och GPU.
På äldre Mac-datorer kan det ta några minuter att behandla en enda bild. På den senaste hårdvaran behandlas bilder på några sekunder, säger utvecklaranspråket, och ännu snabbare på maskiner som iMac Pro, Mac Pro eller någon Mac med flera GPU: er. Eftersom detta är en hårdvaruaccelererad funktion förbättras ML Super Resolution också avsevärt när du använder en eGPU.
Du uppmuntras att besöka det officiella blogginlägget för några coola interaktiva exempel på vad ML Super Resolution kan göra för dig. I grund och botten jämför deras visuella exempel den nya ML-driven algoritmen med de vanliga bildskalningsalgoritmerna - Bilinear, Lanczos och närmaste granne - som finns i appens verktyg för bildstorlek.
Pixelmator Pro är en nedladdning på 40 $ från Mac App Store.
