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Experimentberichte und Messungen aus dem Bau der Restaurierungs-Pipeline.

EMPFOHLENTransparente PNGs brechen KI-Upscaler: der Bug mit dem dunklen HaloEin Graben von −94 Luma, drei Pixel breit, zurückverfolgt bis zur Premultiplied-Alpha-Rundreise des Canvas, und der O(n)-Flood-Fill, der 98 % davon entfernt.KI-Upscaling vs. bikubisch: ein Benchmark mit 28 BildernKodak-24 plus vier historische Scans durch fünf Rekonstruktionsverfahren: der Perception-Distortion-Tradeoff, live gemessen auf unserem Produktionspfad.Sind die Farben echt? KI-Kolorierung nur im ChromaWarum die Kolorierung hier nie Details verändern kann, sondern nur einfärbt, und die Auswertung an 115 Fotos der Regel, die entscheidet, wann sie läuft.Wie stark soll KI-Verbesserung hochskalieren? Ein begrenztes DesignDie Planungsregel, die Super-Resolution über das ganze Bild schnell und vorhersagbar macht, egal wie groß der Upload ist, jetzt mit Naht-, Padding- und Kostenkurven.Warum ein restauriertes Foto größer sein kann als der ScanSechsmal so viele Pixel plus ein aufgeblähter Browser-PNG-Encoder: woher die Bytes kommen und die 45 %, die wir zurückgeholt haben.Kann KI Risse und Kratzer reparieren? Zahlen zur MachbarkeitDie Messungen, die die Schadensreparatur vom Proof of Concept zur ausgelieferten Opt-in-Beta gebracht haben, Kontrollen inklusive.Ein Gesichtsdetektor restaurierte einmal die Hose eines KleinkindsDer Fehltreffer, der eine geometrische Plausibilitätsprüfung nötig machte, die genauen Regeln und die gemessene Erkennungsuntergrenze, Solvay 1927 inklusive.Warum KI-restaurierte Gesichter wie Videospielfiguren aussehenAcht Rendering-Varianten an 35 Gesichtern gebenchmarkt, um herauszufinden, warum restaurierte Gesichter wie Plastik wirken, dann die Lösung mit Gesichtserkennungs-Metriken quantifiziert.