10 تطبيقات لـ تحسين جودة الصور: مجانية وتعتمد على الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, November 2023 GMT
تحسين جودة الصور، من بين الأمور التكنولوجية التي تشغل بال الكثير حيث مشاركة العديد من اللقطات على منصات الصور والفيديوهات مثل «انستجرام» بشكل محسن وجيد؛ إذ أشار موقع تقني إلى أن المستخدم لا يحتاج إلى برامج معقدة أو متطورة لتحسين صوره، فبفضل التقدم التكنولوجي، يمكن لتطبيق بسيط لحسين الصور أن يحول اللقطات إلى صور رائعة وفي بعض الأحيان يكون أفضل من أي برنامج معقد.
وقدم موقع «tech pp» التقني، طرق تحسين جودة الصور ومن بينها مجموعة من التطبيقات التي تعد متوفرة لأجهزة iPhone وAndroid، والتي تحوي ميزات بسيطة لتحسين الصورة، ويتطلب الأمر تحميل الصورة ومن شأن إحدى التطبيقات تحسين الصورة بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛ إذ يمكن أن تحتوي العديد من الصور، خاصة تلك التي تم التقاطها في إضاءة منخفضة أو بكاميرات سيئة، على تشويش أو ضبابية أو توازن ألوان غير صحيح، مما يجعل تطبيقات تحسين الصور في مهمة لتصحيح هذه المشكلات وجعل الصورة أكثر جاذبية من الناحية المرئية.
ويمكن للمستخدمين ببساطة تحميل صورة إلى التطبيق، واستخدام أدوات تحسين الصورة المتاحة، ثم تنزيل الإصدار المحسن؛ ليقدم الموقع التقني خلال السطور التالية أبرز 10 تطبيقات لتحسين الصور لأجهزة Android وiPhone، وهي كالآتي..
- تطبيق Remini «ريميني»
يعد ذلك أفضل تطبيق بشكل عام، حيث تحسين الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتنقيح الوجه، واستعادة الصور القديمة، وتحسين الفيديو، والمؤثرات الفنية، ويعد الاشتراك المتميز متاح.
وبشكل عام، Remini هو أفضل تطبيق لتحسين الصور باستخدام أدوات التحسين البسيطة، يمكنك تحميل الصورة، وسيعمل التطبيق تلقائيًا على تحسين جودة الصور، كما إنه مجاني للاستخدام وسريع.
- تطبيق Pixel Up
يمكن تحسين جودة الصورعن طريق ذلك التطبيق القائم على الذكاء الاصطناعي، ومعالجة الدُفعات، يدعم تنسيقات الصور المختلفة، وصور راقية تصل إلى 8x، وتقليل الضوضاء، والحدة؛ يأتي مع اشتراكات مجانية ومميزة مع ميزات إضافية.
وقد تم تحديث واجهة المستخدم بعناصر حديثة وتسهيل التنقل بين الميزات الأساسية للتطبيق، وعند الحديث عن الوظائف، يحتوي التطبيق أيضًا على مولد صور AI وميزة إنشاء الصور الرمزية AI.
- تطبيق EnhanceFox
يتوفر تحسين جودة الصور على ذلك التطبيق المعتمد على الذكاء الاصطناعي وتنقيح الوجه واستعادة الصور القديمة وتصحيح الألوان وتقليل الضوضاء ومعالجة الدفعات والاشتراك المتميز.
- تطبيقFotor
يعمل هذا التطبيق على تحرير الصور، وصنع الكولاج، والتصميم الجرافيكي، ومعالجة HDR، وتنقيح الجمال، ومعالجة الدفعات، ويدعم تنسيقات الصور المختلفة، وكما يتوفر الاشتراك المتميز متاح.
- تطبيق Upscale Media
تحسين ذلك التطبيق المرتبط بالصور يعتمد على الذكاء الاصطناعي، كما يقدن صور راقية تصل إلى 16x، ويدعم تنسيقات الصور المختلفة، وتقليل الضوضاء، والتوضيح، والاشتراك المتميز مع ميزات إضافية.
- تطبيق PicWish
تحسين ذلك التطبيق أيضا يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتنقيح الوجه، واستعادة الصور القديمة، والصور الراقية، ويدعم تنسيقات الصور المختلفة، والاشتراك المتميز متاح.
- تطبيق PhotoFix
تحسين يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتنقيح الوجه، واستعادة الصور القديمة، والصور الراقية، وتلوين الصور بالأبيض والأسود، وتحويل الكلمات إلى صور، والاشتراك المتميز متاح.
- تطبيق My Heritage
تطبيق أيضا مرتبط بتحسين يعتمد على الذكاء الاصطناعي، واستعادة الصور القديمة، والتلوين، والرسوم المتحركة، وتكامل شجرة العائلة، ويدعم تنسيقات الصور المختلفة، والاشتراك المتميز متاح.
- تطبيق AI photo enhancer محسن الصور بالذكاء الاصطناعي
تحسين يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتحسين تفاصيل الصورة، واستعادة الصور التالفة، وتحسين دقة الصورة، وإزالة الصور غير الواضحة، وتحسين الصور في الوقت الفعلي، والميزات القادمة مثل الصور القديمة الملونة، وتأثيرات الرسوم المتحركة، والمرشحات، والاشتراك المتميز المتاح.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: جودة الصور الذكاء الاصطناعي یعتمد على الذکاء الاصطناعی ذلک التطبیق
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة