이 소프트웨어는 한 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송합니다.
잡집 / / February 18, 2022
사진을 향상시키기 위해 사진 편집 소프트웨어를 사용하는 것은 요즘 상당히 일반적입니다. 두려운 '적목 현상'과 같은 결함의 영향을 줄이거 나 이전에 없었던 요소를 추가하든 관계없이 사진 편집은 확실히 여기에 있습니다.
![메인 이미지](/f/8cae057b4667273bb3cfbca37dc99c37.jpg)
Instagram과 같은 일부 응용 프로그램도 함께 제공됩니다. 사진용 필터 사진의 모양을 변경합니다. 이러한 필터 중 일부는 기본적으로 사진이 다른 조명 조건에서 촬영된 것처럼 보이게 합니다.
그러나 최근에는 연구원 팀 Kavita Bala 교수와 박사과정 학생 Fujun Luan으로 구성된 Cornell University에서 Adobe의 Sylvian Paris Eli Shechtman은 한 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송할 수 있는 소프트웨어를 만들었습니다. 영상.
스타일 이전
사진의 물체는 색상 변경에 주로 초점을 맞춘 스타일 전송 기술로 비교적 변경되지 않았습니다.
이 기술은 본질적으로 원하는 스타일을 복사할 기증자 이미지를 포함합니다. 동일한 구조를 유지하면서 원하는 이미지에 스타일이 복사되어 최종 결과가 상당히 인상적입니다.
최종 결과는 전혀 이상해 보이지 않습니다. 사진의 물체는 색상 변경에 주로 초점을 맞춘 스타일 전송 기술로 비교적 변경되지 않았습니다.
소프트웨어 결과는 아래 예를 참조하십시오.
![예시](/f/7ca5c274b44eeb0028064a7b9f1681d5.jpg)
작동 원리
기본적으로 이 솔루션은 기증자 이미지의 특징을 추출하여 대상 이미지에 주입합니다.
팀은 기술을 실행하기 위해 신경망 계층을 사용하는 영리한 딥 러닝 솔루션을 공식화했습니다.
딥러닝은 이름에서 알 수 있듯이 컴퓨터 학습의 한 방법입니다. 신경망을 사용하여 학습 작업을 완료할 수 있습니다. 신경망은 조사한 데이터를 기반으로 학습할 수 있는 컴퓨터 시스템입니다. 이 시스템은 뇌의 생물학적 구성을 기반으로 합니다.
처음에는 특정 기증자 이미지에서 나온 것인지 알 수 있는 사진을 제작하기가 어려웠습니다. 그들은 원본 이미지의 경계와 가장자리를 유지하면서 사진을 변경하는 영리한 솔루션을 생각해 냈습니다.
기본적으로 이 솔루션은 기증자 이미지의 특징을 추출하고 대상 이미지에 주입합니다.
이미지 간에 스타일을 전달할 수 있지만 '기부자' 이미지가 사진인 경우에도 그림과 유사한 경향이 있는 다른 솔루션이 존재합니다.
Cornell/Adobe 팀의 솔루션은 왜곡이 거의 없이 포토리얼리즘을 유지하는 데 인상적입니다.
애플리케이션
이 소프트웨어는 예를 들어 시간 및 날씨와 같은 특정 특성을 전송하는 데 사용할 수 있습니다.
이 기술은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 물론 보기만 해도 시원합니다. 그러나 이 기술은 그러한 소프트웨어의 사용자가 다른 사진에 갖고 싶어할 수 있는 기존 사진의 다양한 특성을 전송하는 데 사용할 수 있습니다.
이 소프트웨어는 예를 들어 시간 및 날씨와 같은 특정 특성을 전송하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기술은 기증자 이미지를 기반으로 사진에 예술적 편집을 추가하는 데에도 사용할 수 있습니다.
마지막 생각들
이 소프트웨어는 상당히 강력할 수 있습니다. 이미지 편집 도구. 최종 사용자는 사실상 수작업 없이 빠르게 자신의 사진에 스타일을 부여할 수 있습니다. 걸작을 만드는 데 필요한 모든 것은 적절한 기증자 이미지일 것입니다.
2022년 2월 3일 최종 업데이트
위의 기사에는 Guiding Tech를 지원하는 제휴사 링크가 포함될 수 있습니다. 그러나 편집 무결성에는 영향을 미치지 않습니다. 내용은 편향되지 않고 정통합니다.