Всё сложнее и сложнее выдавать более высокое качество фотографий с помощью новых аппаратных модулей камер для смартфонов. Поэтому компании вроде Google прибегают к вычислительной фотографии: различным алгоритмам и ИИ-технологиям, призванным улучшать снимки (например, HDR+, появившаяся впервые в Nexus 6). Последнее исследование поискового гиганта, проведённое вместе с учёными из Массачусетского технологического института (MIT), переводит эту идею на новый уровень благодаря алгоритмам, ретуширующим фотографии в реальном времени, прямо во время съёмки.
Исследователи использовали машинное обучение для создания своего ПО и обучения нейронных сетей на наборе из 5000 фотографий, созданных в Adobe и MIT. Каждый снимок этого набора был отретуширован пятью различным профессиональными фотографами, а алгоритмы Google и MIT использовали эту информацию для того, чтобы научить ИИ улучшать соответствующим образом фотографии автоматически. Речь идёт об улучшениях вроде усиления яркости в одном месте, снижении насыщенности в другом, изменения баланса белого и так далее.

Машинное обучение для улучшения фотографий использовалось и ранее, но настоящим плюсом нового исследования является создание небольших и эффективных алгоритмов, способных исполняться на потребительских устройствах прямо во время съёмки. Размер всего ПО не превышает размера одной цифровой фотографии и, согласно публикации в блоге MIT, может использоваться для обработки снимков в различных стилях.
Другими словами, нейронная сеть может быть натренирована на новом наборе изображений, чтобы имитировать стиль определённых фотографов. Примерно так работают художественные фильтры в приложениях от компаний Prisma и Facebook, имитирующих стилистику тех или иных живописцев. Конечно, современные смартфоны и камеры уже обрабатывают захваченные данные в реальном времени, но новые методы позволяет дополнительно развить возможности фотографирования на смартфонах.

С целью уменьшения сложности алгоритмов исследователи применяли несколько различных методов. Например, все вносимые в фотографии изменения они представляли в виде формул и использовали сетку с координатами, чтобы сразу отбрасывать незатронутые участки. Google считает, что это исследование позволит существенно улучшать фотографии на смартфонах в реальном времени без особого влияния на заряд батареи и без возникновения заметных задержек при съёмке. Возможно, подобные технологии появятся уже в смартфонах Pixel 2 в этом году?
Источник:
AMD и Cisco развернули ИИ-инфраструктуру в Саудовской Аравии с планами расширения до 250 МВт
Доходы UBTech от продажи человекоподобных роботов взлетели на 1445%
Новый павербанк Anker Zolo 20K на 20 000 мАч и 55 Вт за 45 долларов научился распознавать iPhone
Складной iPhone Ultra и iPhone 18 Pro Max засветились на макетах перед презентацией Apple
Новая замена Ан-24: Ил-114-300 оснастили уникальной бесспутниковой системой навигации
Xiaomi выведет на глобальный рынок умный потолочный вентилятор Mijia Ceiling Fan with Light 36″ со встроенным светильником
Тест на прочность: выжимаем максимум из воздушного охлаждения ПК
Анонсирован Poco X8: батарея 8340 мА·ч, зарядка 67 Вт, IP69K и камера 50 Мп за 320 евро