Ретушер от гугла: нейронные сети обучили профессиональной обработке фотографий. И результаты впечатляют

Пейзажная фотография – это сложно, и не важно насколько неописуемой красоты природа и места, выбранные местом съемки. Одной хорошей оптики, чтобы наилучшим образом передать всю эту красоту на фото, недостаточно, необходимо еще как минимум хорошо разбираться в композиции, знать при каких погодных условиях лучше снимать, не говоря уже о настройках съемки и постобработке в графическом редакторе. Компания Google решила немного облегчить жизнь фотографам и помочь с последним из этапов – постобработкой фото.

Несколько сотрудников поискового гиганта из подразделения Machine Perception натренировали систему на основе глубоких нейронных сетей соответствующим образом, научив ее находить хорошо снятые панорамные фото красивых пейзажей из библиотеки Google Street View, затем мастерски обрезать их и обрабатывать так, как это делают профессиональные фотографы. Вот несколько примеров работы системы:

Они говорят сами за себя. Более того, Google показала некоторые из работ, предварительно перемешав их с фотографиями из других источников, профессиональным фотографам, попросив оценить их качество. Как сообщается, около 40% предоставленных Google фотографий были восприняты за работы, созданные полупрофессиональными или профессиональными фотографами.

Но самое интересное то, что созданный исследователями ИИ способен вносить контекстно-зависимые изменения в разных частях каждой фотографии, находя правильный баланс света и тени, и делая фото более эстетически привлекательным – в отличие от банального применения одного фильтра по всей площади или добавления какого-то приевшегося эффекта вроде виньетки.

Разумно будет предположить, что эти результаты исследования не останутся лишь на бумаге и в конечном итоге найдут применение – в средствах редактирования сервиса Google Photos или же в отдельном мобильном фоторедакторе компании вроде Snapseed.

Больше работ ИИ Google собрано в этой галерее, препринт исследования традиционно опубликован на сервере arXiv.org.

Источник: TNW