Ну не стал человек читать все 9 страниц темы, бывает. Термин конечно неправильный, зато устоявшийся и всем понятно о чем речь. Разумеется речь не о потерях (качества), а о дорисовывании недостающих деталей. Поэтому и нейросети. Которые в последнее время справляются со множеством задач. В том числе и с распознаванием образов. Но вот с улучшением фото пока не очень. Как выяснилось.
Хм. А возьмите шахматную сетку 1x1 черных и белых пикселей и увеличьте в полтора раза, плиз.
Это пример, для описания сути. На практике люди ищут способ получить из своего крохотного изображения плакат размером метр на метр в таком же качестве, как если бы оно было напечатано из изображения снятого на гигапиксельную камеру. Получить можно только "мыло", т. к. деталей нет и они уже не появятся. Нет качественного источника - нет качественного результата, всё. Без вариантов.
Детали необратимо искажаются, под потерей по аналогии с аудио форматами (lossy и loseless), я лично, понимаю любое изменение, при котором невозможно получить исходные данные на 100%. Поэтому привел пример с "ближайшим соседом" он, с оговорками, позволяет получить именно изначальное изображение без искажений.
Вы лично много знаете таких примеров, не в рендере, а такие, которые можно было бы проверить самостоятельно? Я ни одного не знаю.
Да подвоха то особого нет, удивляют люди, которые сравнивают работу камер по работе алгоритмов приложения камеры, как правило, убогого.
