Този софтуер прехвърля стила на едно изображение към друго
Miscellanea / / February 18, 2022
Използването на софтуер за редактиране на снимки за подобряване на снимките е доста често срещано явление в наши дни. Независимо дали искаме да намалим ефекта от несъвършенства като страховити „червени очи“ или дори да добавим елементи, които не са били там преди, редактирането на снимки определено е тук, за да остане.
![Основно изображение](/f/8cae057b4667273bb3cfbca37dc99c37.jpg)
Някои приложения като Instagram също идват с филтри за снимки които променят вида на снимките. Някои от тези филтри по същество създават впечатлението, че снимката ви е направена при различни условия на осветление.
Наскоро обаче а екип от изследователи от университета Корнел, състоящ се от професор Кавита Бала и докторант Фуджун Луан в сътрудничество с Силвиан Парис Ели Шехтман от Adobe създадоха софтуер, който може да прехвърля стила на едно изображение в друго образ.
Прехвърляне на стил
Обектите на снимките са относително непроменени, като техниката за пренос на стил е фокусирана главно върху промяната на цветовете.
Тази техника включва това, което по същество е донорно изображение, от което ще бъде копиран желаният стил. Стилът се копира в желаното изображение, като се запазва същата структура и крайният резултат е доста впечатляващ.
Крайният резултат изобщо не изглежда неуместен. Обектите на снимките са относително непроменени, като техниката за пренос на стил е фокусирана главно върху промяната на цветовете.
Моля, вижте примера по-долу за резултатите от софтуера.
![Пример](/f/7ca5c274b44eeb0028064a7b9f1681d5.jpg)
Как работи
По същество това решение извлича характеристиките на изображението на донора и ги влива с целево изображение
Екипът формулира умно решение за дълбоко обучение, което използва слой на невронна мрежа, за да изпълни техниката.
Дълбокото обучение, както подсказва името, е метод за компютърно обучение. Той е в състояние да изпълнява учебни задачи с помощта на невронни мрежи. Невронната мрежа е компютърна система, способна да се учи въз основа на данни, които изследва. Тази система се основава на биологичната конфигурация на мозъка.
Първоначално беше трудно за екипа да създаде снимки, за които можеше да се каже, че идват от определено изображение на донор. Те измислиха хитро решение, което променя снимката, като запазва границите и ръбовете на оригиналното изображение.
По същество това решение извлича характеристиките на изображението на донора и ги влива с целево изображение.
Съществуват и други решения, които могат да прехвърлят стилове между изображенията, но те са склонни да приличат на картини, дори ако изображението на „донора“ е снимка.
Решението на екипа на Cornell/Adobe впечатляващо успява да запази своя фотореализъм с много малко изкривяване.
Приложения
Този софтуер може да се използва за прехвърляне на определени характеристики като време на деня и време например.
Тази техника може да се използва за редица цели. Разбира се, просто изглежда страхотно. Въпреки това, техниката може да се използва за прехвърляне на различни характеристики от съществуваща снимка, които потребителят на такъв софтуер може да желае да има в друга снимка.
Този софтуер може да се използва за прехвърляне на определени характеристики като време на деня и време например. Тази техника може да се използва и за добавяне на художествени редакции към снимки въз основа на изображението на донора.
Последни мисли
Този софтуер може да се окаже доста мощен инструмент за редактиране на изображения. Крайният потребител ще може бързо да придаде стил на снимките си, почти без ръчен труд. Всичко, което би било необходимо за създаването на шедьовър, би било подходящо изображение на донор.
Последна актуализация на 03 февруари 2022 г
Горната статия може да съдържа партньорски връзки, които помагат за поддръжката на Guiding Tech. Това обаче не засяга редакционната ни почтеност. Съдържанието остава безпристрастно и автентично.