BXT AI4(BlurXTerminator)の正しい進化

2023年12月14日にアップデートされたBlurXTerminator (BXT)。その衝撃的な処理性能に天体写真界は話題沸騰です。私もさっそくYouTubeの解説ビデオを公開しました。

これだけのパワーを持つツールですから、当然ながらいろいろな意見があがります。私もBXTについて自分の見解を持ちたいと思い、この週末にBXTの作者のRussell Cromanさんの書いた記事や、動画、インタビュー動画を手あたり次第に読んだ見たりしました。中でも一番知りたかったのは「開発方針」です。良からぬ処理がなされていると安心して使えなくなるためです。

結論として、私はBXTを支持し信頼しました。

一番の心配は「AI」という語感のもつネガティブな印象かと思います。ネットには生成AIの作り出した映像が氾濫しています。しかしBXTは画像を作り出す生成AIではなく、Deconvolutionという画像復元処理の一種です。「画像を新たに作り出さない」という点についてはRussellさんの次のコメントが印象的です。

The design intent of BlurXTerminator is to recover as much detail as possible based on low-contrast information actually present in an image without fabricating detail that does not in fact exist just for the sake of an image that appears sharper. Great care has been taken in the architecture and training of the neural network to ensure that its output is as faithful as possible to reality if it is properly used.

BlurXTerminatorの設計意図は、画像がよりシャープに見えるだけのために実際には存在しないディテールを捏造することなく、画像の中に実際に存在している低コントラストの情報に基づいて、可能な限りディテールを回復することです。ニューラルネットワークを適切に使用することで、その出力が現実にできるだけ忠実であることを保証するために、ニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニングには細心の注意が払われています。

PixInsightのBXTツールにあるリファレンスマニュアルより

このリファレンスに限らず、RussellさんはYouTubeのインタビューでも「画像中に実在するデータを引き出すことに注力している。画像に存在しないデータを生み出すことはしない」と何度も強調されています。この姿勢が私たちに安心感をもらたしてくれます。

何が心配か?

AIをフル活用したこのツールを初めて使った時の、心配事は大きく二つあるようにおもいます。

(1) 機材の準備調整の楽しみが減ってしまわないか
高品質の画像を得るために創意工夫して機器を準備し、調整するのが楽しいのであり、どんな状態の機器でも自動で良い画像になってしまっては、楽しくないのではないか

(2) 画像処理として問題ないのか
AIを使った画像処理はまやかしで、最悪の場合にはフェイクではないか

(1)についてはその人が天体撮影に何を求めているか、など価値観の違いによって変わると思いますので、面白いテーマであるものの今回は議論しないこととします。議論したいのは(2)です。私は、この(2)に関して心配することはなく、正当な画像処理として安心して使用してよいと考えています。

私のイメージでは、補正レンズなどの従来光学系に任せられていた補正処理の一部をソフトウェア側にもっていったような感覚です。

BXTはDeconvolution処理

一部で「BXTはハッブルなどの正解画像をコピーしている捏造では?」という噂がありますが、それはないと言えます。BXTはPCのネットワークを遮断した状態のスタンドアローンでも動作します。またBXTのファイルサイズは小さく数十メガバイトですので、ローカルに正解画像の情報がある訳でもありません。

BXTは生成AIのようにイリュージョンでなく、実在するデータを復元しているDeconvolution処理です。

Deconvolutionでは、天体写真を、(1)元の正確な撮影対象画像と(2)それをぼかす関数(PSF)の二つの組み合わせとらえます。ぼけている理由は、各種の光学系の収差や大気の状態、ピントの甘さなどです。PSFの関数系がわかればそれをぼけた画像に反対にかけることで元の鮮明な画像を得ることができます。

Deconvolutionのしくみ

従来のDeconvolution、事前にPSFを推測し、画像全体に同じPSFを適用することから問題が発生しています。星と天体ではぼける仕組みも違いますし、周辺と中央部でもぼけ方は違います。BXTは処理をするときに、リアルタイムに場所ごとに適した、それぞれ異なる小さなたくさんのPSFをAIが作りだし、処理をかけていくイメージです。よく知られたMoffat PSFのような関数系ではなく、ニューラルネットワークが数学モデルを作っています。また星と天体でも異なるPSFを適用しています。このように異なる領域に異なる補正方法を適用できるのがBXTの強みです。

BXTの処理イメージ

しかし、基本はDeconvolution処理であり、撮影された画像に記録されたデータの復元処理であることは変わりません。好き勝手に画像を作っているわけではないのです。

AI version 4での進化

BXT 2.0 (AI version 4)では大きく3つの進化がありました。

(1) 星の様々な収差などに対応
星像を悪化させる原因はたくさんあります。コマ収差、非点収差、焦点不良、縦色収差と倍率色収差、ガイドエラー、色チャネルごとのシーイング影響の違い、Drizzleによるアーティファクトなど。BXTのモデルはこれらをデータを従来を超えて広い範囲で機械学習されて構築され、これら原因によって引き起こされる星像の悪化を補正が強化されました。

(2) 星の密集領域の星像の改善
球状星団など、星が密集している場所の星像をシャープにする処理が強化され、星の密集地域の画像がよりクリアになっています。私も以前に撮影したオメガケンタウリを再処理したくなりました。

(3) リニア処理による星の明るさの保持
全バージョンではAI処理のために、内部的に小さなストレッチと反ストレッチを実施していました。しかしこれにより微光星が減光するなど、星の明るさが変化し色にも影響を与えていました。そのため従来は先にSPCCを実行し、その後にBXT実行することが推奨されていました。AI version 4からは星の明るさ(Flux)が保たれるため、その問題が解消されています。BXTにより収差が軽減され、収差がある時よりFluxの測定がより正確になるため、SPCCの前にCorrect OnlyのBXTを実行し星像改善してから、SPCCを実行することを推奨されています。

BXTをうまく使えば、安価な機材でもよりクオリティ高い撮影が可能になりますし、時間に制約があり光軸あわせなど機材調整が十分にできない遠征でも安心です。まさにすごいが身近になる民主化といえます。作者のRussellさんは、BXTは存在するデータを補正するものであり、AIが新たなデータを創造しないように、細心の注意を払っている様子が随所に伺え、私は信頼しています。

安価な機材や、調整が不十分な機材でも一定のクオリティを得られる一方でRussellさんは次のようにもコメントされています。

While BlurXTerminator AI4 can correct a much wider range of optical aberrations, there is no substitute for proper equipment tuning. Better raw data will always make for better final images regardless of which tools are used. AI4 can correct some serious aberrations with ease, but there will always be a limit to how much badness any software tool can fix. Invest the time and effort to minimize collimation errors, focal plane tilt, imaging train flexure, focusing errors, and guiding errors. You will be rewarded with superior results.

BlurXTerminator AI4は、より広い範囲で光学収差を補正することができますが、適切な機器を調整することに代替するものではありません。どのツールを使った場合でも、より良い生データをつかうことで、より良い最終画像を得られます。AI4は、いくつかの深刻な収差を簡単に補正することができますが、どのようなソフトウェアツールを使った場合でも修正できる問題には常に限界があります。光軸エラー、焦点面の傾き、イメージングトレインのたわみ、フォーカスのエラー、ガイドエラーなどを最小限に抑えるために時間と労力をかけてください。優れた結果によりきっと報われるでしょう。

BlurXTerminator 2.0/AI4 Releaseより)

BXTが元の画像から情報を引き出して補正するツールであるため、元の画像がもつポテンシャルを超えることはできないからでしょう。上記の心配なことのひとつめの「機材の準備調整の楽しみが減ってしまわないか」ということは、まだまだ心配しなくてよいのかもしれません。

BXTはまだわかっていないことばかりですが、今後、グローバルの各所で実行例が増えていくにつれて解明されることも多いと思います。またわかったことがあればレポートします。

(参考情報)

この記事を書くのに以下の情報を参考にしました。どれも参考になる情報が満載です。興味があればアクセスしてみてください。

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