В этой статье речь пойдет о графических нейросетевых технологиях вокруг нас и внутри наших повседневных действий. Это интересный для чтения обзорный материал. Но если вам нужны конкретные методы улучшения изображений - посмотрите наш короткий рейтинг таких инструментов тут
Нейросети в носимых устройствах
Современные телефоны стали неотъемлемой частью нашей жизни и одним из наиболее популярных способов запечатлеть моменты вокруг нас является фотография. Однако, даже с использованием самых современных камер, иногда нам хочется улучшить качество и привлекательность наших снимков. И здесь на помощь приходят нейросети.
Удивительно, но уже сейчас многие смартфоны используют нейросети для улучшения изображений непосредственно в процессе съемки. Эти нейросети работают в режиме реального времени, анализируя сцену и автоматически применяя различные алгоритмы обработки изображений. Ниже всего лишь несколько наиболее часто используемых устройств:
1. iPhone 12 Pro: оснащен процессором A14 Bionic с Neural Engine, который позволяет использовать нейросети для обработки изображений.
2. Samsung Galaxy S21 Ultra: использует технологию "AI-powered processing" (обработка с использованием искусственного интеллекта), которая включает в себя нейросетевые алгоритмы
3. Google Pixel 5: использует технологию "HDR+ with machine learning" (HDR+ с машинным обучением), которая базируется на нейросетях.
Все эти превосходные чудеса техники конечно же во многом помогают своим пользователям, однако и стоят не дешево. Но в этой статье речь пойдет о средствах последующей программной обработки ваших фотографий, с использованием нейросетей. Эти приложения предлагают больший контроль над обработкой изображений и более широкий набор функций. Они позволяют увеличивать разрешение, улучшать цветовую гамму, удалять шумы и артефакты, а также применять различные эффекты и стили к фотографиям.
Одной из главных преимуществ таких приложений является их простота использования. Благодаря развитию технологий и улучшению интерфейсов, пользователи могут легко и быстро улучшить свои фотографии с помощью нескольких простых шагов. Это делает такие приложения доступными для широкой аудитории и позволяет каждому пользователю получить высококачественные снимки без необходимости в глубоких знаниях фотографии или обработки изображений.
Основные методы улучшения изображений нейросетями
Конечно же, пожалуй самое популярное использование нейросетей в этой сфере, это улучшение своих не самых удачных снимков. Мы постоянно запечатлеваем моменты, делаем снимки пейзажей и портретов, и хотим, чтобы они были идеальными. Посмотрим какие способы есть для этого в современном IT мире.
Одним из самых важных методов улучшения изображений является устранение эффекта размытия. Размытие может быть вызвано различными факторами, такими как движение камеры или объекта, низкое освещение или неправильная фокусировка. Нейросети обучаются на парах размытых и четких изображений, и на основе этого обучения они могут автоматически восстанавливать детали и устранять размытие на фотографиях. Это позволяет получить четкие и резкие изображения даже в условиях неблагоприятной съемки.
Другой важный метод - удаление шумов и артефактов. Шумы на фотографиях могут возникать из-за высокой чувствительности камеры, низкого освещения или неправильной обработки изображения. Нейросети обучаются на изображениях с шумами и без них, и на основе зафиксированных данных они могут автоматически удалять шумы и артефакты, сохраняя при этом детали и качество изображения. Это позволяет получить чистые и ясные фотографии с высокой степенью детализации.
Улучшение цветовой гаммы также является важным аспектом обработки изображений. Нейросети могут быть обучены на большом количестве фотографий с различными цветовыми схемами, и на основе этого обучения они могут автоматически корректировать цвета на изображениях, делая их более насыщенными, живыми и естественными. Это позволяет создавать фотографии с более яркими и реалистичными цветами, что придает им дополнительную привлекательность и эмоциональную глубину.
И, наконец, увеличение разрешения - это метод, позволяющий повысить четкость и детализацию изображений. В некоторых случаях может потребоваться компенсировать использование камеры низкого качества, например фронтальной. Метод позволяет получить более четкие и детализированные изображения, особенно полезные при увеличении размеров фотографии.
Популярные приложения и сервисы для улучшения фотографий
Сегодня на рынке существует множество приложений и сервисов, которые используют нейросети для улучшения фотографий. Рассмотрим несколько популярных из них:
1. Adobe Photoshop: это одно из самых известных и мощных приложений для обработки фотографий. Photoshop использует нейросети для ряда функций, таких как устранение эффекта размытия с помощью инструмента "Smart Sharpen", удаление шумов с помощью инструмента "Reduce Noise" и улучшение цветовой гаммы с помощью инструмента "Vibrance". Одной из особенностей Photoshop является его широкий набор инструментов и возможностей, позволяющих пользователю полностью контролировать процесс обработки изображений.
2. Google Photos: это бесплатный сервис хранения и обработки фотографий, который также использует нейросети для улучшения изображений. Google Photos автоматически применяет функции устранения размытия, удаления шумов и улучшения цветовой гаммы к загруженным фотографиям. Особенностью Google Photos является его способность к автоматическому распознаванию объектов и сцен на фотографиях, что позволяет автоматически применять соответствующие улучшения и фильтры.
3. Prisma: это популярное приложение, которое применяет нейросети для преобразования фотографий в произведения искусства. Prisma использует глубокие нейронные сети для анализа и переформатирования изображений в различные стили живописи, такие как импрессионизм, кубизм и другие. Одной из особенностей Prisma является его уникальная способность создавать уникальные и захватывающие фотографии, которые выглядят как произведения известных художников.
4. Topaz Labs AI Gigapixel: это программное обеспечение, которое использует нейронные сети для увеличения разрешения изображений. Оно позволяет увеличить размер фотографии без значительной потери качества и детализации. AI Gigapixel обучается на большом количестве изображений высокого разрешения и на основе этого обучения способно увеличивать разрешение изображений, добавляя новые детали и повышая их четкость. Это особенно полезно при работе с фотографиями низкого разрешения или при необходимости распечатать изображение в большом формате.
5. Let's Enhance: это онлайн-сервис, который также использует нейронные сети для улучшения качества фотографий. Он предлагает несколько функций, включая устранение шумов, улучшение цвета и увеличение разрешения. Пользователи могут загружать свои фотографии на платформу Let's Enhance и применять различные улучшения одним щелчком мыши. Сервис также предлагает возможность сравнить оригинальное и улучшенное изображения, чтобы пользователь мог оценить результаты.
6. DeepArt: это приложение, которое использует нейронные сети для преобразования фотографий в стилизованные произведения искусства. Оно позволяет пользователям выбирать различные стили живописи, такие как импрессионизм, кубизм или ван Гог, и применять их к своим фотографиям. DeepArt использует глубокие нейронные сети для анализа и переформатирования изображений, чтобы они соответствовали выбранному стилю. Это позволяет создавать уникальные и захватывающие фотографии, которые выглядят как произведения искусства в том или ином стиле.
Все эти приложения и сервисы предлагают пользователям новаторские возможности улучшения фотографий с помощью нейросетей. Они позволяют увеличить разрешение, улучшить качество, добавить детали и преобразовать фотографии в различные стили. Каждое из этих приложений имеет свои особенности и преимущества, и выбор зависит от потребностей и предпочтений пользователя.
Заключение
Несмотря на то что нейросети стали трендом не так уж давно, уже трудно представить себе современного человека который хотя бы косвенно с этим не сталкивался. Технологии обработки изображений с помощью нейросетей везде, от камер дорожного движения, до камер в наших телефонах.
Пишите в комментариях в каких еще сферах использование нейросетей вам интересно, а мы с удовольствием подготовим для вас новый материал по этим темам.
