Diseño Grafico

¿Cómo está cambiando el aprendizaje automático la fotografía moderna?


Editor de video con software de edición.

Ya no es solo un giro en la trama de una película de ciencia ficción, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están afectando nuestra vida diaria de muchas maneras. ¿Ver Netflix? Si obtiene programas y películas recomendados, eso es IA. ¿Trabajas en mercadotecnia? El aprendizaje automático está detrás de las predicciones que hará una plataforma publicitaria sobre cuánto dinero necesitará gastar para obtener una cierta cantidad de clics de usuarios.

En pocas palabras, las computadoras usan IA para hacer cosas que normalmente hacen los humanos, o para simular la inteligencia humana a través de máquinas. Las computadoras recopilan grandes cantidades de datos, y la IA analiza y actúa sobre esos datos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que utiliza los datos para imitar la forma en que los humanos aprenden y mejora gradualmente la IA, todo por sí mismo, sin estar programado de ninguna manera en particular. La máquina aprende de lo que experimenta.

La creatividad, un concepto humano innato en el que usamos nuestra imaginación, es un campo inesperado que ha florecido con AI y ML. “Ayuda a automatizar tareas mundanas para que los creativos puedan dedicar más tiempo a inspirar y diseñar”, dijo Chris Duffy, gerente de desarrollo estratégico de Adobe Creative Cloud en su La IA expande la mente creativa Artículo.

Y quizás la disciplina creativa que más está cambiando con AI y ML es la fotografía, que les brinda a los fotógrafos de todos los niveles el poder de crear mejores fotos y composiciones de manera rápida y eficiente.

editar fotos

Capturar la imagen perfecta es solo el comienzo: ya sea un principiante o un fotógrafo profesional, necesita el correcto. Opciones de edición para que tus fotos sean increíblesLas funciones de edición incluyen el cambio de fondos no deseados y la aplicación de una apariencia única a las fotos con PreajustesCorrija los colores, cambie los niveles de brillo o el contraste para transformar y mejorar las imágenes.

Ahora hay tantas opciones de edición que puede ser abrumador para los fotógrafos saber exactamente cómo hacer que una imagen se vea bien. Con Las capacidades de IA y ML están integradas El software de edición de fotos se convierte en una amplia gama de opciones de edición disponibles y más fácil de usar. Por ejemplo, puedes iluminar fotos, potencia los colores y enmascara los elementos que distraen de forma rápida y eficaz. AI y ML lo ayudan a transformar completamente las imágenes con unos pocos clics, eliminando tareas que consumen mucho tiempo.

A continuación, profundizamos en las funciones clave de edición de imágenes donde AI y ML marcan diferencias dramáticas para ayudar a los fotógrafos.

Mejora y definición de imagen

La mejora de la imagen es el proceso que mejora la calidad de la imagen sin pérdida de información para que los resultados coincidan con la resolución, el color y el estilo deseados por el creador. Hay varios involucrados en esto transformaciones a fotos como mejora de contraste, desenfoque, eliminación de distorsiones visuales y mucho más. Aprender a ejecutar este tipo de mejoras lleva tiempo y la calidad de los resultados depende de la habilidad y el juicio del editor, lo que los hace subjetivos. Mediante el uso de software de mejora digital impulsado por IA, los desarrolladores obtienen la experiencia de un retocador experimentado, lo que elimina el trabajo manual de ellos, al tiempo que obtienen resultados que todavía están bajo el control del editor.

Por ejemplo, las fotos tomadas en formato sin procesar (datos procesados ​​mínimamente) se guardan como un conjunto de instrucciones en lugar de imágenes reales, y el aprendizaje automático usa los datos de color de cada píxel para adivinar cómo debería verse la imagen final, lo que mejora drásticamente la calidad. del archivo sin procesar.

El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se puede aplicar a la mejora de imágenes. En el pasado, tomar una imagen de baja a alta resolución requería tomar una foto completamente nueva o volver a escanear la imagen existente. Pero con mejoras como filtros neuralesBasado en la tecnología de aprendizaje profundo, es posible crear píxeles a partir de un pequeño conjunto de datos de imagen y combinarlos con los píxeles existentes para transformar imágenes de baja a alta resolución.

iluminación y coloración

La inteligencia artificial también juega un papel importante cuando se trata de iluminación y coloración. Crear imágenes coloreadas a mano es un trabajo lento, pero la IA les permite a los creadores colorear sus fotos con unos pocos clics. El aprendizaje automático entrena las aplicaciones de edición de fotos para identificar colores únicos y predecibles de diferentes objetos y aplicar esos colores a fotos en blanco y negro.

Recortar y Rellenar

Al mirar imágenes, muchas personas tienden a concentrarse en las partes esenciales de las fotos a primera vista. Con el aprendizaje automático, las redes neuronales también se pueden entrenar para reconocer estos elementos importantes, lo que facilita a los creadores identificar y elegir qué parte de sus imágenes recortar. llenar partes borradas de las fotos.

Por ejemplo, si desea crear un collage a partir de varias imágenes, lo primero que debe hacer es seleccionar objetos y recortarlos, y nadie quiere perder el tiempo cortando cientos de imágenes en el formato correcto. En Photoshop, las herramientas de selección habilitadas para IA resaltan los objetos obvios en su imagen para que pueda moverlos sin problemas.

Imágenes generadas por máquina

Las imágenes generadas por aprendizaje automático son fotos creadas por Generative Adversarial Networks (GANS), que son una serie de algoritmos entrenados en miles de imágenes reales para producir imágenes artificiales que parecen realistas. Los avances en la fotografía de aprendizaje profundo han facilitado a los desarrolladores el uso de GANS en el procesamiento de imágenes, la creación de fotografías a partir de descripciones basadas en texto y la ampliación de imágenes reales. GANS también se puede aplicar a tareas de retoque simples como B. Poner una sonrisa en un sujeto que no sonríe en una foto “tomando prestados” píxeles de un sistema de procesamiento interno.

La creación de imágenes impecables con aprendizaje automático se está volviendo cada vez más popular, lo que dificulta cada vez más distinguir las imágenes originales de las generadas por máquinas. Las imágenes falsas, a veces denominadas falsificaciones profundas (por ejemplo, reemplazar a una persona en una imagen o video existente con la semejanza de otra persona) se pueden crear utilizando tecnología de IA y son conocidas por su uso en la falsificación de mensajes, la creación de sátiras y, en general, se sabe que inducen a error. personas sobre si una imagen es auténtica o no. Para frenar la desinformación en esta área, Adobe mantiene la Iniciativa de autenticidad de contenido (CAI)una comunidad de más de 350 empresas de medios y tecnología, organizaciones no gubernamentales, académicos y otros que trabajan para promover la adopción de un estándar industrial abierto para la autenticidad y procedencia del contenido (prueba de propiedad).

almacenamiento y gestión

Con la proliferación de teléfonos inteligentes, la cantidad de fotos que tomamos todos los días aumenta y cada vez es más difícil organizar y encontrarlos cuando los necesitemos. Ordenar miles de imágenes sin importar dónde las guardes es un desafío.

Sala de luz de adobe Los usuarios pueden catalogar todas sus fotos y agregar etiquetas de palabras clave para encontrar esas imágenes nuevamente. El modelo de aprendizaje automático elimina este tedioso proceso a través de la identificación. imágenes guardadas en función de sus características particulares. Por lo tanto, puede escribir una palabra clave como “boda” en la barra de búsqueda y Lightroom encontrará todas las imágenes de una boda, o si está creando una composición con un fondo azul, escriba “azul” y encontrará todas las imágenes que son predominantemente de color azul.

IA, ML y Creatividad

AI ha hecho posible mejorar y manipular imágenes. Brinda a los fotógrafos y creadores la capacidad de realizar selecciones de objetos más inteligentes y encontrar imágenes automáticamente en función de lo que hay en la foto en sí, en lugar de búsquedas que consumen mucho tiempo. El aprendizaje automático puede mirar una foto y decidir cuál es la mejor manera de optimizarla. La unión de la inteligencia artificial y la fotografía está en constante evolución y avance, y puede ayudarlo a perfeccionar su oficio para crear imágenes, collages, medios y otras obras de arte que nunca antes había imaginado.



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