Это программное обеспечение переносит стиль одного изображения на другое

Использование программного обеспечения для редактирования фотографий для улучшения фотографий в наши дни довольно распространено. Хотим ли мы уменьшить эффект несовершенств, таких как страшный «красный глаз», или даже добавить элементы, которых раньше не было, редактирование фотографий, безусловно, останется.

Некоторые приложения, такие как Instagram, также поставляются с фильтры для фотографий которые изменяют внешний вид фотографий. Некоторые из этих фильтров создают впечатление, будто ваша фотография была сделана при разных условиях освещения.

Однако недавно а команда исследователей из Корнельского университета в составе профессора Кавиты Бала и докторанта Фуджун Луан в сотрудничестве с Сильвиан Пэрис Эли Шехтман из Adobe создал программу, которая может переносить стиль одного изображения на другое. изображение.

Передача стиля

Объекты на фотографиях относительно неизменны, а техника передачи стиля сосредоточена в основном на изменении цветов.

Эта техника предполагает, что по сути является донорским изображением, с которого будет скопирован желаемый стиль. Стиль копируется в нужное изображение с сохранением той же структуры, и конечный результат весьма впечатляет.

Окончательный результат совершенно не выглядит неуместным. Объекты на фотографиях относительно неизменны, а техника передачи стиля сосредоточена в основном на изменении цветов.

См. приведенный ниже пример результатов работы программного обеспечения.

Как это работает

По сути, это решение извлекает черты донорского изображения и наполняет их целевым изображением.

Команда сформулировала умное решение для глубокого обучения, которое использовало слой нейронной сети для выполнения этой техники.

Глубокое обучение, как следует из названия, представляет собой метод компьютерного обучения. Он способен выполнять учебные задачи с использованием нейронных сетей. Нейронная сеть — это компьютерная система, способная обучаться на основе данных, которые она исследует. Эта система основана на биологической конфигурации мозга.

Первоначально команде было трудно сделать фотографии, которые можно было бы определить с определенного донорского изображения. Они придумали умное решение, которое изменяет фотографию, сохраняя при этом границы и края исходного изображения.

По сути, это решение извлекает черты донорского изображения и наполняет их целевым изображением.

Существуют и другие решения, которые могут передавать стили между изображениями, но они, как правило, напоминают картины, даже если «донорское» изображение является фотографией.

Решению команды Cornell/Adobe впечатляюще удалось сохранить фотореализм с очень небольшими искажениями.

Приложения

Это программное обеспечение можно использовать для передачи определенных характеристик, таких как, например, время суток и погода.

Эта техника может быть использована для ряда целей. Конечно, просто круто выглядит. Однако этот метод можно использовать для переноса различных характеристик существующей фотографии, которые пользователь такого программного обеспечения может пожелать иметь на другой фотографии.

Это программное обеспечение можно использовать для передачи определенных характеристик, таких как, например, время суток и погода. Этот метод также можно использовать для добавления художественных правок к фотографиям на основе донорского изображения.

Последние мысли

Это программное обеспечение может оказаться довольно мощным инструмент для редактирования изображений. Конечный пользователь сможет быстро изменить стиль своих фотографий практически без ручного труда. Все, что потребуется для создания шедевра, — это подходящее изображение-донор.

Последнее обновление: 03 февраля 2022 г.

Вышеупомянутая статья может содержать партнерские ссылки, которые помогают поддерживать Guiding Tech. Однако это не влияет на нашу редакционную честность. Содержание остается беспристрастным и аутентичным.