Ovaj softver prenosi stil jedne slike na drugu

Korištenje softvera za uređivanje fotografija za poboljšanje fotografija prilično je uobičajeno ovih dana. Bilo da želimo umanjiti učinak nesavršenosti kao što je zastrašujuće 'crvene oči' ili čak dodati elemente koji prije nisu postojali, uređivanje fotografija definitivno je tu da ostane.

Dolaze i neke aplikacije kao što je Instagram filteri za fotografije koji mijenjaju izgled fotografija. Neki od ovih filtara u biti čine da izgleda kao da je vaša fotografija snimljena pod različitim uvjetima osvjetljenja.

Međutim, nedavno je a tim istraživača sa Sveučilišta Cornell koju čine profesorica Kavita Bala i doktorand Fujun Luan u suradnji s Sylvian Paris Eli Shechtman iz Adobea kreirao je softver koji može prenijeti stil jedne slike na drugu slika.

Prijenos stila

Objekti na fotografijama su relativno nepromijenjeni, a tehnika prijenosa stila uglavnom je usmjerena na promjenu boja.

Ova tehnika uključuje ono što je u biti donatorska slika s koje će se kopirati željeni stil. Stil se kopira na željenu sliku uz zadržavanje iste strukture i konačni rezultat je prilično impresivan.

Konačni rezultat ne izgleda nimalo deplasirano. Objekti na fotografijama su relativno nepromijenjeni, a tehnika prijenosa stila uglavnom je usmjerena na promjenu boja.

Molimo pogledajte donji primjer rezultata softvera.

Kako radi

U osnovi, ovo rješenje izdvaja značajke slike donatora i unosi im ciljnu sliku

Tim je formulirao pametno rješenje za duboko učenje koje je koristilo sloj neuronske mreže kako bi se izvršila tehnika.

Duboko učenje, kao što samo ime govori, metoda je učenja na računalu. Sposoban je za dovršavanje zadataka učenja pomoću neuronskih mreža. Neuronska mreža je računalni sustav sposoban učiti na temelju podataka koje istražuje. Ovaj se sustav temelji na biološkoj konfiguraciji mozga.

U početku je timu bilo teško proizvesti fotografije za koje se moglo zaključiti da potječu od slike određenog donatora. Došli su do pametnog rješenja koje mijenja fotografiju uz zadržavanje granica i rubova izvorne slike.

U osnovi, ovo rješenje izdvaja značajke slike donatora i unosi im ciljnu sliku.

Postoje i druga rješenja koja mogu prenositi stilove između slika, ali obično nalikuju slikama, čak i ako je slika 'donatora' fotografija.

Rješenje Cornell/Adobe tima impresivno uspijeva zadržati svoj fotorealizam s vrlo malo izobličenja.

Prijave

Ovaj softver se može koristiti za prijenos određenih karakteristika kao što su doba dana i vrijeme na primjer.

Ova tehnika se može koristiti u brojne svrhe. Naravno, samo izgleda cool. Međutim, tehnika se može koristiti za prijenos različitih karakteristika s postojeće fotografije koje bi korisnik takvog softvera mogao poželjeti imati na drugoj fotografiji.

Ovaj softver se može koristiti za prijenos određenih karakteristika kao što su doba dana i vrijeme na primjer. Ova tehnika se također može koristiti za dodavanje umjetničkih uređivanja fotografijama na temelju slike donatora.

Završne misli

Ovaj softver mogao bi se pokazati prilično moćnim alat za uređivanje slika. Krajnji korisnik bi svojim fotografijama mogao brzo dotjerati stil bez praktički bez ručnog rada. Sve što bi bilo potrebno za stvaranje remek-djela bila bi prikladna slika donatora.

Posljednje ažurirano 3. veljače 2022

Gornji članak može sadržavati partnerske veze koje pomažu u podršci Guiding Tech. Međutim, to ne utječe na naš urednički integritet. Sadržaj ostaje nepristran i autentičan.