Николай Иронов
Коммерческая нейросеть Студии Лебедева, которая создаёт логотипы. Клиент даёт название компании и некий текстовый запрос. Нейронка извлекает из него какие-то ключевые слова и на их основе колбасит варианты.
Иронов выплёвывает по три варианта логотипа за раз и сразу примеряет их в быту: на визитках, сумках, блокнотах и т. д. На каждый проект можно нагенерить до 999 вариантов.
Иронов — идеальный вариант для клиентов, которые хотят «посмотреть ещё варианты». В этой нейронке просто залипаешь и генеришь, генеришь и генеришь. Когда варианты начнут лезть из ушей, придётся выбирать из того, что есть.
Брифование у Иронова
Первые три варианта пока что мимо
Код — для тех, у кого лапки
Чисто графдизайн
Примеры работы нейросети
Публикуем получившиеся арты вместе с теми словами, которые задавали нейросети.
Заданный текст: GTA 6 Stray Tommy Stalker
Заданный текст: Johnny Silverhand
Заданный текст: Russia GTA 6
Заданный текст: Robot fight with machines on the streets of destroyer (робот сражается с машинами на улицах разрушителя)
Заданный текст: Barbarian dark fantasy warrior beard aggressive (Агрессивный бородатый варвар в антураже тёмного фэнтези)
Заданный текст: Superhero dark fantasy black zombie red (Красный зомби-супергерой в антураже тёмного фэнтэзи)
Заданный текст: Witch Redhead Magic
Заданный текст: Tommy Gun Mafia
Заданный текст: God of War
Заданный текст: Brutal Redhead Warrior Girl
Заданный текст: Prince of Persia witcher girl
Заданный текст: Half-Life Doom Quake
Заданный текст: Miami Vice City
Заданный текст: Mad Max Fallout Metro
Заданный текст: Call of Duty Battlefield Bulletstorm
Заданный текст: Metal Gear Solid Snake Eater
Заданный текст: Resident Evil Silent Hill
Заданный текст: Star Wars Trek Galaxy
Заданный текст: Disco Ellysium
Заданный текст: Blade Runner Half Life
Как считаете, нейросети заменят художников?
Заданный текст: No Man Sky Cyberpunk
Заданный текст: Dragon Age Mass Effect Jade Empire
Заданный текст: Heroes of Might and Magic
Заданный текст: Tomb Raider Angel of Darkness
Заданный текст: Vampire The Masquerade Bloodlines
Заданный текст: Heavy Rain Beyond Detroit
Заданный текст: Scarface Vice City Godfather
Заданный текст: World of Warcraft Line Age Guild Wars
Заданный текст: Duke Nukem Fear Max Payne
Заданный текст: Dracula Blade Castlevania
Заданный текст: Bioshock Infinite Burial at Sea Elizabeth
Заданный текст: Warp jump on the space ship to alpha centa (Варп-прыжок на космическом корабле к Альфа Центавре)
Заданный текст: The Prodigy smack my concert at the moon (Концерт Prodigy на Луне)
Заданный текст: Sonic the Heagehog Sonic portrait fanta (Портрет Соника из Sonic the Heagehog)
Заданный текст: Mars 2077 First city on the Surface (Первый город на поверхности Марса)
Заданный текст: Liara Shepard
Заданный текст: Cyberpunk Night City on Mars by Ilon Mask (Найт-Сити из Cyberpunk 2077 на Луне от Илона Маска)
Результаты
Количественные сравнения
Как показано в таблице, метод NVIDIA (помечен как Ours) превосходит все остальные с большим отрывом. Модель SIMS дала более низкий показатель FID на наборе Cityscapes, но её характеристики сегментации оказались хуже. Это связано с тем, что SIMS «сшивает» патчи изображений из обучающей выборки, и полученный снимок может лучше соответствовать реальному. Но при этом нет гарантии, что в наборе найдутся фотографии с точно совпадающими фрагментами (например, человек в необычной позе вряд ли окажется сразу на двух изображениях), поэтому SIMS часто копирует объекты с несовпадающими сегментами.
Качественные сравнения
Сравнение результатов, полученных на наборе данных COCO-Stuff
Сравнение результатов, полученных на наборе данных ADE20K
На рисунках видно, что модель NVIDIA показывает гораздо лучшее визуальное качество. Когда размер обучающей выборки невелик, модель SIMS тоже генерирует хорошие изображения, хотя некоторые детали могут отклоняться от заданной маски (например, форма бассейна на втором рисунке).
Для получения фотографий с разным стилем из одной и той же маски авторы протестировали модель на наборе данных Flickr Landscape:
При этом пользователь сам может выбрать стиль и внешний вид изображения, поэтому процесс синтеза является управляемым.
Нейросеть рисует Россию будущего
Вот что предложила нейросеть:
Любое из этих изображений можно увеличить — тогда оно пройдет повторную обработку в нейросети и к нему добавиться больше деталей. Также можно запросить новые вариации любого из предложенных изображений. Выберем и увеличим парочку:
Справедливости ради отметим, что мы указывали в запросе, что город должен быть красивым, а изображение красочным. Если вы введете тот же запрос с уточнением «мрачный», то подборка, конечно, будет совсем другой. Впрочем, образ получился довольно узнаваемым и родным — некая футуристичная комбинация Кремля, сталинской архитектуры и церковных куполов. А вы заметили рыбака или монаха в левом нижнем углу? Мы его в запросе не задавали. Это рисует нейросеть)
Проверим запрос «я — русский», без дополнительных уточнений. В первом случае получили силуэты церковно-кремлевского типа дополненные светящимися огнями (свечами?). Ре-дизайн запроса выдал те же свечи-шпили-купола + одинокие мужественные фигуры на фоне бескрайнего леса.
Попробуем тот же запрос с другого аккаунта. Интересно, выдает ли сеть разным пользователям одни и те же/ похожие картинки по одним и тем же запросам?
В целом результат похож, но, как видите, далеко не один в один. Так, почти исчезли свечи-огоньки, но на площади появились люди, а над центральным зданием отчетливо виден просвет в небе с пробивающимися солнечными лучами.
Попробуем другую тему: «русские ученые в будущем работают над принципиально новой технологией». Первое приближение дает нам интересный футуристичный фон и узнаваемые фигуры в неких полувоенных бушлатах. На головах то ли каракулевые шапки, то ли скафандры — видимо, нейросеть не смогла определиться какая атрибутика важнее — нечто типично русское в ее понимании, или же тема будущего.
Увеличим один из результатов. Настроение и атмосфера переданы довольно хорошо, а картинку разглядывать интересно. При этом здесь хорошо видно, что изображение состоит как бы из множества слоев/фрагментов. То ли человек развернулся? То ли согнул руку? У него на голове шапка или скафандр? Он стоит спиной или вполоборота? Повсюду пластичность, размытость и некоторая незавершенность — перед нами как бы набросок, эскиз, который можно «развернуть» по-разному, без четко установленных границ. Это одна из причин по которой НЕ стоит бояться того, что нейросеть заменит человека и исчезнут дизайнеры или художники. Мы ведь не разучились ходить при изобретении велосипеда и машины. Все что дают эти инструменты — это экономия времени и, применительно, к нейросетям, возможность получить дополнительную порцию вдохновения.
Как насчет «запуск первого русского межгалактического корабля»? Видим мощную установку на фоне характерных стилизованных кремлевских башен. Давайте добавим деталей в изображение, где лучше всего будет видно механизм:
«Русский боевой корабль будущего». Вместо мачт — купола. Смотрится эпично. И льды — видимо, продолжаем освоение Северного морского пути.
Попробуем поработать с портретами: «групповой портрет выдающихся талантливых людей из России 2100 года в стиле мозаики». Как видите из-за чрезмерной пластичности и вариативности нейросеть гораздо хуже справляется с лицами, чем с общими планами — происходит неизбежная деформация пропорций. Пока такой эффект наблюдается почти на всех запросах, связанных с крупным изображением человеческих лиц. По настроению мозаика получилась скорее среднеазиатской. На самой картине узнаем военного и ученого с медалями, остальные — в непривычно цветастых одеждах. Видимо, мода следующего столетия будет куда более жизнерадостной, чем привычная нам.
Кстати, проверим отдельным запросом — что там с модой. Вот «русские мужчина и женщина в 2100 в повседневных одеждах с украшениями».
А это «танцевальный конкурс русских девушек в будущем в современных одеждах с этническими мотивами».
ChatGPT
️ Сервис недоступен в России
Эту нейросеть сделала та же команда, что и Dall-e, поэтому работает она так же круто. Это текстовый чат, который можно вести с нейронкой, но её отличие от всех остальных в том, что она может понимать контекст.
Например, ей можно сказать: «Представь, что ты получаешь Нобелевскую премию по химии и тебе нужно написать вступительную речь, а в ней указать на потепление климата». И ChatGPT это сделает — напишет связный текст и упомянет в нём нужные факты.
У неё можно спросить даже, как починить код, или попросить её написать алгоритм сокращения строк на Python — и на выходе получится готовый код. Насколько он рабочий — вопрос открытый.
Нейросеть понимает пока только английский язык, поэтому пример тоже на английском — в нём нейронку спросили, как лучше всего рассказать соседям о себе. Пелевинские фантазии о креативном доводчике уже в буквальном смысле воплощены в жизнь:
Imglarger
Imglarger.com — интересный сервис, позволяющий улучшать качество, ретушировать, уменьшать шум, масштабировать изображения, а также удалять фон. Этот бесплатный сервис включает в себя целых 6 независимых инструментов обработки изображений. И хотя на тестирование выдаётся 8 бесплатных кредитов, никаких ограничений я не заметила, так что с удовольствием поделюсь своими впечатлениями.
Каждый инструмент работает отдельно, что делает сервис очень понятным и удобным в использовании. Давайте рассмотрим внимательно работу нейросетей по каждой функции.
AI Image Enlanger — увеличение размера
Масштабировать изображения в бесплатной версии можно в 2 или 4 раза, при этом качество меня порадовало. В качестве первого образца был взят маленький фрагмент фото, снятого с большого расстояния. Размер оригинала 290х215 px после выбора функции х4 через несколько секунд я скачала изображение размером 1160×860 px.
Качество увеличения фото с помощью сервиса AI Image Enlarger
В качестве второго образца было взято фото более крупного размера 790х1000 px.
Оригинал фото
После 4х-кратного увеличения нейросетью можно распечатать плакат. Приведу здесь только фрагмент изображения, чтобы лучше увидели результат.
Фрагмент фото после 4х-кратного увеличения с помощью AI Image Enlarger
AI Image Enhancer — улучшение цвета
Image Enhancer — бесплатный сервис поможет улучшить цветопередачу изображения. Представлены два варианта обработки, как в нормальном (Normal AI) так и в широком динамическом диапазоне (HDR AI).
Коррекция цвета с помощью сервиса Ai Image Enhancer
AI Face Retouch — ретушь лица
Face Retouch — очень интересный инструмент, который не только обрабатывает лицо, но и восстанавливает размытые фотографии. Для тестирования взяла конкретно смазанное селфи, снятое ночью телефоном без вспышки. Честно говоря, даже не надеялась увидеть что-то «вразумительное». Каково же было моё удивление, получив результат через несколько секунд.
Да, результат не идеален, но впечатляющий. Нейросеть смогла определить черты лица и воссоздала их, подобно художнику.
AI Image Denoiser — уменьшение шума
Denoiser — шумоподавляющий сервис, который за несколько секунд очистит фото от ненужных пикселей, сделает изображение более чистым.
Для тестирования взяла старую фотографию, напечатанную на тиснёной бумаге, после сканирования она приобрела характерный шум.
Результат работы нейросети от AI Image Denoiser-сервиса по снижению шума
К сожалению, на тестированных образцах вместе с очисткой фото от шума произошла и потеря резкости.
AI Image Sharpener — повышение резкости
Sharpener — сервис, пытающийся восстановить резкость на размытых изображениях.
Я пробовала загрузить несколько исходников, но во всех случаях искусственный интеллект недостаточно хорошо распознавал мелкие детали… Явно нейросеть требует дополнительного обучения: если с машиной ещё как-то она справилась, то со мной — «печалька» полная.
Результат работы нейросети от AI Image Sharpener по восстановлению резкости
Надеюсь, в будущем нейросеть нас ещё удивит результатом своей работы. Хочу пожелать AI-разработчикам достижения поставленных целей в ближайшем будущем.
AI Background Eraser — удаление фона
BgEraser — сервис, который выделяет главный объект и делает фон прозрачным. Данный инструмент вырезает людей, животных, машины, товары…
Однако в моём тестовом образце нейросеть выделила только девушку на главный план, а лошадь определила как фон. Что касается участка с развевающимися волосами, то искусственный интеллект показал достаточно хороший результат.
Иллюстрация качества AI-сервиса Bgeraser.com по удалению фона с фото, содержащего волосы и шерсть
Нейросети для работы с логотипами
Следующие нейросети в нашей подборке способны создать несколько вариантов логотипов в считанные секунды или даже вытащить чужой логотип с сайта в формате png.
Looka.com
Сервис собирает информацию о вашей компании и, исходя из введенных данных, предлагает несколько итераций логотипов. В основе нейросети лежит технология Tensor Flow, разработанная Google.
После того, как поработала нейросеть, логотип свободно редактируется: юзер вправе поставить любую иконку, поменять шрифт или цветовые сочетания вручную.
Ссылка для использования: Looka.com
BrandFetch.io
Настоящая находка для шпиона — расширение BrandFetch.io для браузера Google Chrome. Вебмастера часто сталкиваются с ситуацией, когда что-то приглянулось на чужом сайте: шрифты, цветовые гаммы, картинка или логотип. Расширение способно вытащить всю эту информацию. Вот что может BrandFetch:
- Скачать логотип в png;
- Скачать любую картинку в оригинальном разрешении;
- Скачать все коды цветов;
- Узнать название шрифта, который используется на сайте.
Универсальное расширение — мастхэв для вебмастера. Берите на вооружение и не забывайте: кради, как художник!
Ссылка для установки расширения: BrandFetch.io
Какие задачи при работе над графикой для видеоигр уже можно переложить на нейросети?
Артем Адамян, Head of Art в Belka Games
На мой взгляд, уже прямо сейчас можно и нужно задействовать нейросети для:
- поиска интересных визуальных образов и концептов;
- создания проектов внутри R&D-отделов для быстрой проверки гипотез;
- создания простого контента для экономии времени разработки.
Велена Мартынова, старший художник по персонажам Fridays Games
Cетка очень хорошо справляется c любой концепт-графикой, фонами, персонажами. Что-то обычно нужно доработать руками, но в целом уже сейчас это мощное подспорье вдохновению.
С помощью сеток удобно генерировать иконки (предметов, заданий, ресурсов и т.д.), как минимум, накидывать варианты.
В целом нейросети сильно помогают с вариантами композиций, форм, цветовыми сочетаниями.
Если брать ранее популярный жанр HOG, то с помощью нейросети можно вписывать предметы.
Также можно пропускать через нейросеть работу художника для повышения качества рендера (выставив небольшой процент творчества для нейросети). В этом случае нейросеть поможет поправить небольшие недочеты в освещении под общий свет.
Наталья Попова, менеджер проектов Fridays Games
Для проектов в поддержке достаточно сложно переложить доработку существующего контента на нейросеть, попав в стиль. Но, если говорить про новые, только создаваемые проекты, то, конечно, стоит пытаться внедрять нейросеть как можно шире, позволяя ей «задать» стиль персонажей, иконок, оружия, баннеров и прочего контента.
Когда я только пришла в индустрию (тогда еще компьютерных игр), то скетчи рисовались на бумаге, а потом сканировались, но уже через год-два никто даже помыслить не мог о таком неэффективном способе. Уверена, что совсем скоро концептовики, которые не научатся работать с нейросетями, будут «проигрывать» в скорости и качестве.
Михаил Захаров, генеральный продюсер Hoopsly
По моим наблюдениям, основная задача, с которой уже сейчас справляются нейросети — это создание концептов для разработки, статичных рекламных креативов, обложек, постеров и тому подобных вещей.
В большинстве случаев их работу требуется обработать «напильником». Зато графику не нужно делать с нуля, что очень сильно сокращает сроки создания контента.
Артем Нетягин, Technical Supervisor в ReDefine
Мы сами уже потихоньку начали в своих проектах пользоваться Midjoyrney. Это позволяет во многих моментах обойтись без художника.
Конечно, полноценного специалиста нейросети пока заменить не могут, но для инди-команд без бюджета — они просто находка.
На нейронку удобно скинуть примитивные и рутинные задачи. Они отлично подходят для создания общих концептов, набросков, которые необходимы для того, чтобы лучше донести мысль до команды. С их помощью можно создать питч-документ с черновыми артами.
Нейросети позволяют делать картины, плакаты, билборды, книги, журналы и портреты персонажей для игр. Еще, например, можно делать спрайты для мобильных игр. У Midjoyrney неплохо выходят всякие изометрические домики, мультяшные предметы, вроде кристаллов и т.д.
Что касается 3D-графики, то там пока все еще довольно сыро, в геймдеве не применишь. Однако скоро все может изменится: работы на поприще генерации трехмерных объектов активно идут.
Не(йро)определенность
В середине XX века искусство проверяли на прочность. Марсель Дюшан восстал против «сетчаточного» искусства — искусства исключительно для визуального восприятия. Дюшан выставлял в галереях обычные вещи: сушилку для бутылок, расческу и писсуар — превращал их в искусство благодаря контексту, но не форме. Признание работ Дюшана навсегда изменило традиционную систему координат: заспиртованные акулы Дэмьена Херста, неубранная кровать Трэйси Эмин или приклеенный изолентой к стене банан Маурицио Каттелана стали рассматриваться как искусство. Про алгоритмическое искусство говорят схожее и часто сравнивают с Дюшаном: процесс создания и идея ценнее конечного продукта.
Впрочем, нейросети похожи на художника-бунтаря и в другом. До «сетчаточного» восстания Дюшан нарисует самую знаменитую свою работу — «Обнаженную, спускающуюся по лестнице, № 2». Работа была отвергнута кубистами. «Ваши работы слишком расплывчаты, это не искусство, вы убиваете творчество», — звучали претензии. Нейросети сейчас выслушивают те же претензии.
Точно так же, как «Обнаженная» Дюшана словно бы смазана, работам нейросетей свойственна визуальная неопределенность: вы видите что-то знакомое, но не можете его толком идентифицировать. Нейросети Софии Креспо рисуют медузность, которая не соотносится с существующими медузами. В «» Паглена угадывается дорога, которая при внимательном рассмотрении шоссе всё же не является. Наконец, в сгенерированной нейросетью иллюстрации к Блоку вы можете усмотреть ночь, улицу и даже фонарь, но присмотритесь поближе — и всё куда-то пропадет. Нейросети скорее создают смазанное ощущение, а не четкий образ.
Дело в том, что алгоритмы должны создавать похожие на реальные различные ситуации, объекты, текстуры и освещения. Однако искусственный интеллект не может просто скопировать части изображений из обучающей выборки и вставить в новые. Современные исследования предполагают, что нейросети решают проблему, создавая объекты, размещая их в кадре, а затем добавляя цвет, текстуру и освещение. При этом расположение объекта и его текстура непрерывны, размазаны по всей плоскости изображения. Нейросети как бы заполняют раскраску, пренебрегая четкими границами, — части объектов и текстуры смешиваются, наслаиваются и перетекают друг в друга.
Визуальная неопределенность, порожденная ли «разумным» алгоритмом или воображением художника, завораживает зрителя, заставляет плутать в смазанных образах.
DALL-E
У компании есть несколько продуктов, обученных с помощью нейросети: Kandinsky 2.0, ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruDALL-E Malevich (XL) и ruDALL-E Emojich.
Поговорим о каждом по отдельности.
Kandinsky 2.0
Несколько примеров работ Kandinsky 2.0:
Запрос: Ярмарка на Красной Площади в Москве в 17-м веке в стиле Сурикова
Запрос: Древние истуканы, которым поклоняются древние люди
Dall e Kandinsky (XXL)
Русская text-to-image модель. Задача нейросети генерировать картинки с помощью текста. В этой версии модели больше параметров, чем в ruDALL-E XL. Содержит 12 миллиардов параметров.
Примеры работ:
Запрос: Картошка, стилизованная под аниме, с эффектами электрических разрядов, на фоне современного города в неоновом киберпанк стиле
Запрос: Сюрреализм, стиль
ruDALL-E Malevich (XL)
Содержит такую же архитектуру как и в ruDALL-E Kandinsky, но в малевиче 1.3 миллиарда параметров для генерации картинок.
Примеры:
Запрос: Шахматная ладья из изумрудного материала
Запрос: Картина Малевича
ruDALL-E Emojich
Модель создана на базе нейросети ruDALL-E (XL). Принцип работы тот же, только эта нейросеть создаёт эмодзи по описанию пользователя. Для обучения этой модели было собрано 2749 иконок эмодзи и соответствующих русскоязычных описаний.
Примеры работ:
Запрос: Гендальф
Запрос: Дональд Трамп из лего
Как пользоваться DALL-E в России?
- Нужно зарегистрироваться на любом сайте по приёму смс, выбрать номер зарубежной страны.
- Включить VPN страны, номер которой вы взяли.
- Зайти на сайт DALL-E и зарегистрироваться на этот номер.
- Получив смс в онлайн-сервисе вы сможете зарегистрироваться и войти в аккаунт.
Как работает GauGan 2
Компания Nvidia выпустила свою нейронную сеть, которая умеет рисовать по подсказкам. Она представлена на сайте GauGan2. Перед вами располагается холст, где вы должны давать подсказки нейросети. Перед использованием поставьте галочку на пункте Check This Box внизу страницы, иначе работать не будет
Теперь начните рисовать с помощью кисти что-нибудь примитивное: домик, облака, звёзды – неважно. Когда закончите, нажмите вверху стрелочку вправо, чтобы нейросеть показала вам, на что это похоже
У вас будет большой арсенал инструментов: пипетка для копирования цвета, кисти, карандаш, ластик, готовые элементы. Используйте их для наброска, а GauGan сгенерирует для вас изображение, которые более походит на реальные объекты. Ему нужно подсказывать темами из меню в левой колонке.
И самое интересное, что сайт не берёт настоящие изображения из интернета, а рисует свои. Впрочем, иногда генератор филонит: вместо непонятно для него нарисованного предмета показывает изображения ночного неба или космоса. Есть и строка для ввода текста, по которому генерируются рисунки.
Что делать, если Youtube заблокируют в России?
Нейросеть Google imagen
Отрисовка картинки начинается с размера 64×64 пикселя, после чего ИИ 2 раза «проходится» по картинке улучшая разрешения и создавая новые пиксели, и через 2 подобных прохода получается картинка размером 1024×1024 пикселя. При этом масштабировании – не копируются имеющиеся пиксели, а нейросеть imagen генерирует совершенно новые элементы, которые соответствуют описанию. Описанные действия можно сравнить с тем, как работает художник: сначала появляется набросок, который после обрастает деталями.
Эксперимент: сравнение imagen нейросети и DALL-E
Компания гугл провела эксперимент. Была собрана фокус группа, которой предложили определить, какие изображения больше соответствуют текстовому описанию. Использовались 2 вышеописанных ИИ, описание было одинаковым. Эксперимент показал, что люди чаще всего отдавали предпочтение изображениям, сгенерированным нейросетью Google.
Запрос: «Панда, создающая арт-латте»: слева — версия DALL-E, справа — Imagen
У нейросети Imagen есть и свои минусы. Для обучения разработчики Google использовали набор данных LAION-400M, который содержит широкий спектр неприемлемого контента: разизм, сексизм, порнография и другие не самые доброжелательные социальные привычки и стереотипы.
Запрос: Картина маслом, на которой енот в красной рубашке и ковбойской шляпе катается на скейтборде на вершине горы
Let’s Enhance
Letsenhance.io — уникальный сервис, которой не только улучшит изображение, но и масштабирует его без потери качества. Использование технологии искусственного интеллекта даёт потрясающий результат. Единственный минус — он платный. Для пробы разрешено обработать только 5 фото бесплатно.
Надо сказать, что 5 кредитов слишком мало, чтобы оценить качество работы нейросети. У меня даже не получилось попробовать все настройки. На трёх образцах вообще не заметила улучшений, а изменить настройки нет возможности: каждая комбинация настроек съедает один кредит, предпросмотра нет.
Но вот одно фото получилось очень хорошо. При этом у меня были включены такие настройки:
- Лёгкий ИИ
- Усиление тона
- Улучшение цвета
- Авторазмер (произошло увеличение в два раза)
Обработка фотографии с помощью AI-сервиса Let’s Enchance
А вот инструмент масштабирования Let’s Enchance явно проиграл аналогичной функции сервиса AI Image Enlanger.
4х-кратное увеличение фото с помощью Let’s Enhance
Со вторым фото нейросеть справилась лучше, я привожу снова только фрагмент для сравнения. Лично мне не нравится шум на изображении, но это дело вкуса.
Фрагмент фото после 4х-кратного увеличения с помощью Let’s Enhance
