Bu Yazılım Bir Resmin Stilini Diğerine Aktarıyor

Fotoğrafları geliştirmek için fotoğraf düzenleme yazılımı kullanmak bugünlerde oldukça yaygın. Korkunç "kırmızı göz" gibi kusurların etkisini azaltmak ya da daha önce olmayan öğeler eklemek istesek de, fotoğraf düzenleme kesinlikle burada kalacak.

Instagram gibi bazı uygulamalar da geliyor fotoğraflar için filtreler hangi fotoğrafların görünümünü değiştirir. Bu filtrelerden bazıları, fotoğrafınızın farklı ışık koşullarında çekilmiş gibi görünmesini sağlar.

Ancak son zamanlarda bir araştırmacı ekibi ile işbirliği içinde profesör Kavita Bala ve doktora öğrencisi Fujun Luan'dan oluşan Cornell Üniversitesi'nden Adobe'den Sylvian Paris Eli Shechtman, bir görüntünün stilini diğerine aktarabilen bir yazılım geliştirdi. görüntü.

Stil Aktarımı

Fotoğraflardaki nesneler nispeten değişmez, stil aktarım tekniği esas olarak renkleri değiştirmeye odaklanır.

Bu teknik, esasen istenen stilin kopyalanacağı bir donör imajının ne olduğunu içerir. Stil, aynı yapı korunarak istenen görüntüye kopyalanır ve nihai sonuç oldukça etkileyicidir.

Nihai sonuç hiç de yerinde görünmüyor. Fotoğraflardaki nesneler nispeten değişmez, stil aktarım tekniği esas olarak renkleri değiştirmeye odaklanır.

Lütfen yazılımın sonuçlarının aşağıdaki örneğe bakın.

Nasıl çalışır

Esasen, bu çözüm donör görüntünün özelliklerini çıkarır ve bunları bir hedef görüntü ile aşılar.

Ekip, tekniği uygulamak için bir sinir ağı katmanı kullanan akıllı bir derin öğrenme çözümü formüle etti.

Derin öğrenme, adından da anlaşılacağı gibi, bir bilgisayar öğrenme yöntemidir. Sinir ağlarını kullanarak öğrenme görevlerini tamamlayabilir. Bir sinir ağı, araştırdığı verilere dayanarak öğrenebilen bir bilgisayar sistemidir. Bu sistem, bir beynin biyolojik konfigürasyonuna dayanmaktadır.

Başlangıçta, ekibin belirli bir donör görüntüsünden geldiğini anlayabileceğiniz fotoğraflar üretmesi zordu. Orijinal görüntünün sınırlarını ve kenarlarını korurken fotoğrafı değiştiren akıllı bir çözüm buldular.

Esasen, bu çözüm donör görüntünün özelliklerini çıkarır ve bunları bir hedef görüntü ile aşılar.

Görüntüler arasında stiller aktarabilen ancak "bağışçı" görüntü bir fotoğraf olsa bile tablolara benzeme eğiliminde olan başka çözümler de var.

Cornell/Adobe ekibinin çözümü, çok az bozulma ile etkileyici bir şekilde fotogerçekçiliğini korumayı başarıyor.

Uygulamalar

Bu yazılım, örneğin günün saati ve hava durumu gibi belirli özellikleri aktarmak için kullanılabilir.

Bu teknik birkaç amaç için kullanılabilir. Tabii ki, sadece havalı görünüyor. Ancak teknik, mevcut bir fotoğraftan, böyle bir yazılımın kullanıcısının başka bir fotoğrafta olmasını isteyebileceği çeşitli özellikleri aktarmak için kullanılabilir.

Bu yazılım, örneğin günün saati ve hava durumu gibi belirli özellikleri aktarmak için kullanılabilir. Bu teknik, donör görüntüsüne dayalı olarak fotoğraflara sanatsal düzenlemeler eklemek için de kullanılabilir.

Son düşünceler

Bu yazılım oldukça güçlü olduğunu kanıtlayabilir resim düzenleme aracı. Son kullanıcı, neredeyse hiç el emeği olmadan fotoğraflarına hızlı bir şekilde stil kazandırabilir. Bir şaheser yaratmak için gerekli olan tek şey, uygun bir bağışçı imajı olacaktır.

Son güncelleme 03 Şubat 2022

Yukarıdaki makale, Guiding Tech'i desteklemeye yardımcı olan bağlı kuruluş bağlantıları içerebilir. Ancak, editoryal bütünlüğümüzü etkilemez. İçerik tarafsız ve özgün kalır.