यह सॉफ़्टवेयर एक छवि की शैली को दूसरी छवि में स्थानांतरित करता है

तस्वीरों को बढ़ाने के लिए फोटो एडिटिंग सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करना आजकल काफी आम है। चाहे हम खूंखार 'रेड-आई' जैसी खामियों के प्रभाव को कम करना चाहते हैं या यहां तक ​​​​कि उन तत्वों को जोड़ना चाहते हैं जो पहले नहीं थे, फोटो संपादन निश्चित रूप से यहां रहने के लिए है।

कुछ एप्लिकेशन जैसे Instagram भी साथ आते हैं तस्वीरों के लिए फिल्टर जो तस्वीरों का लुक बदल देते हैं। इनमें से कुछ फिल्टर अनिवार्य रूप से ऐसा प्रतीत करते हैं जैसे कि आपकी तस्वीर विभिन्न प्रकाश स्थितियों के तहत ली गई थी।

हाल ही में हालांकि, ए शोधकर्ताओं की टीम कॉर्नेल विश्वविद्यालय से प्रोफेसर कविता बाला और डॉक्टरेट छात्र फुजुन लुआन के सहयोग से शामिल हैं एडोब से सिल्वियन पेरिस एली शेचमैन ने एक सॉफ्टवेयर बनाया है जो एक छवि की शैली को दूसरे में स्थानांतरित कर सकता है छवि।

स्टाइल ट्रांसफर

तस्वीरों में वस्तुएं अपेक्षाकृत अपरिवर्तित हैं, शैली हस्तांतरण तकनीक मुख्य रूप से रंग बदलने पर केंद्रित है।

इस तकनीक में शामिल है, अनिवार्य रूप से एक दाता छवि क्या है जिससे वांछित शैली की प्रतिलिपि बनाई जाएगी। उसी संरचना को बनाए रखते हुए शैली को वांछित छवि में कॉपी किया जाता है और अंतिम परिणाम काफी प्रभावशाली होता है।

अंतिम परिणाम बिल्कुल भी जगह से बाहर नहीं दिखता है। तस्वीरों में वस्तुएं अपेक्षाकृत अपरिवर्तित हैं, शैली हस्तांतरण तकनीक मुख्य रूप से रंग बदलने पर केंद्रित है।

कृपया सॉफ़्टवेयर के परिणामों के नीचे उदाहरण देखें।

यह काम किस प्रकार करता है

अनिवार्य रूप से, यह समाधान दाता छवि की विशेषताओं को निकालता है और उन्हें लक्षित छवि के साथ जोड़ता है

टीम ने एक चतुर गहन शिक्षण समाधान तैयार किया जिसने तकनीक को निष्पादित करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क परत को नियोजित किया।

डीप लर्निंग, जैसा कि नाम से पता चलता है, कंप्यूटर सीखने की एक विधि है। यह तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके सीखने के कार्यों को पूरा करने में सक्षम है। एक तंत्रिका नेटवर्क एक कंप्यूटर सिस्टम है जो सर्वेक्षण किए गए डेटा के आधार पर सीखने में सक्षम है। यह प्रणाली मस्तिष्क के जैविक विन्यास पर आधारित है।

प्रारंभ में, टीम के लिए ऐसी तस्वीरें तैयार करना मुश्किल था जो आप बता सकते हैं कि एक निश्चित दाता छवि से आया था। वे एक चतुर समाधान के साथ आए जो मूल छवि की सीमाओं और किनारों को बनाए रखते हुए फोटो को बदल देता है।

अनिवार्य रूप से, यह समाधान दाता छवि की विशेषताओं को निकालता है और उन्हें एक लक्षित छवि से प्रभावित करता है।

अन्य समाधान मौजूद हैं जो छवियों के बीच शैलियों को स्थानांतरित कर सकते हैं लेकिन वे चित्रों के समान होते हैं, भले ही 'दाता' छवि एक तस्वीर हो।

कॉर्नेल/एडोब टीम का समाधान बहुत कम विरूपण के साथ अपने फोटोरियलिज्म को प्रभावशाली ढंग से बनाए रखने का प्रबंधन करता है।

अनुप्रयोग

उदाहरण के लिए दिन का समय और मौसम जैसी कुछ विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है।

इस तकनीक का उपयोग कई उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। बेशक, यह सिर्फ अच्छा लग रहा है। हालांकि तकनीक का इस्तेमाल मौजूदा फोटो से विभिन्न विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए किया जा सकता है, जो इस तरह के सॉफ़्टवेयर के उपयोगकर्ता को किसी अन्य फोटो में रखने की इच्छा हो सकती है।

उदाहरण के लिए दिन का समय और मौसम जैसी कुछ विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है। इस तकनीक का उपयोग दाता की छवि के आधार पर तस्वीरों में कलात्मक संपादन जोड़ने के लिए भी किया जा सकता है।

अंतिम विचार

यह सॉफ्टवेयर काफी शक्तिशाली साबित हो सकता है छवि संपादन उपकरण. अंतिम उपयोगकर्ता वस्तुतः बिना किसी शारीरिक श्रम के अपनी तस्वीरों को एक स्टाइल मेकओवर देने में सक्षम होगा। एक उत्कृष्ट कृति बनाने के लिए केवल एक उपयुक्त दाता छवि की आवश्यकता होगी।

अंतिम बार 03 फरवरी, 2022 को अपडेट किया गया

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