Обобщение

Долен колонтитул за снимката на тази бележка или за свързаното видео.

Тяло

Софтуерът е създаден от машинно обучение, което работи чрез обучение на невронни мрежи в набор от 5000 изображения, създадени от Adobe и MIT. Казах изображенията са ретуширани от пет различни фотографи, докато алгоритмите са използвали тези данни, за да научат видовете подобрения това може да се направи.

снимките

Въпреки че машинното обучение е правено и преди, новостта на този случай се състои в малкия размер на неговите алгоритми, както и в неговата ефективност.

Според блог на MIT софтуерът може да бъде оборудван „за обработка на изображения в различни стилове“; което означава, че невронните мрежи могат да бъдат обучавани върху нови набори от изображения и дори научете се да възпроизвеждате индивидуално стила на фотограф, подобно на Facebook и Prisma с техните художествени филтри, които имитират стиловете на известни художници.

Въпреки че фотографските камери и камерите на смартфоните са способни да обработват данните за изображения в реално време, новостта на тази техника е, че тя е много по-фина и реактивна, както и фокусирани върху нуждите на отделните изображения, вместо да прилагат общи правила.

За изтъняване на алгоритмите са използвани различни техники, които включват използването на мрежа за координиране на изображенията и промените, направени във всяка снимка с помощта на формули. Това е цялата информация относно ретуширането на снимки може да бъде изразена математически.

"Използването на машинно обучение за изчислителна фотография е интересна перспектива, но е ограничено от сериозни изчислителни ограничения и силата на мобилните телефони. Тази статия може да ни осигури начин за заобикаляне на тези проблеми и да създаде нови, завладяващи и фотографски преживявания в реално време, без да изтощавате батерията си, което ви дава забавено зрителско изживяване “, заяви Джон Барън, изследовател в Google Research.

Появата на тези алгоритми се очаква в някои от следните модели Pixel на Google.