Резюме

Нижній колонтитул для фотографії цієї примітки або відповідного відео.

Тіло

Програмне забезпечення було створено на основі машинного навчання, яке працює шляхом навчання нейронних мереж в межах набору даних з 5000 зображень, створених Adobe і MIT. Сказав зображення ретушували п’ять різних фотографів, тоді як алгоритми використовували ці дані для вивчення типів вдосконалень це можна було зробити.

фотографії

Хоча машинне навчання робилося і раніше, новизна цієї справи полягає в малому розмірі його алгоритмів, а також у його ефективності.

Згідно з блогом MIT, програмне забезпечення може бути оснащене "для обробки зображень у різних стилях"; що означає, що нейронні мережі можна навчити новим наборам зображень і навіть навчитися відтворювати індивідуально стиль фотографа, подібно до Facebook та Prisma з їх художніми фільтрами, що імітують стилі відомих живописців.

Хоча камери та камери смартфонів здатні обробляти дані зображення в режимі реального часу, новизна цієї використовуваної техніки полягає в тому, що вона набагато більш тонка і реактивна, крім того, що вона працює орієнтований на потреби окремих зображень, а не на застосування загальних правил.

Для витончення алгоритмів використовувались різні методи, до яких належало використання сітки для координації зображень та змін, внесених до кожної фотографії за допомогою формул. Це всю інформацію про фоторетуш можна висловити математично.

"Використання машинного навчання для обчислювальної фотографії є ​​цікавою перспективою, але воно обмежене суворими обчислювальними обмеженнями та потужністю мобільних телефонів. Цей документ може допомогти нам обійти ці проблеми та створити новий, переконливий та фотографічний досвід. в реальному часі, не розряджаючи заряд акумулятора, забезпечуючи відсталий досвід перегляду ", - заявив Джон Баррон, дослідник Google Research.

Поява цих алгоритмів очікується в деяких з наступні моделі Pixel Google.