Bu yazılım bir görüntünün stilini diğerine aktarır

Fotoğrafları geliştirmek için fotoğraf düzenleme yazılımı kullanmak bugünlerde oldukça yaygın. Korkunç 'kırmızı göz' gibi kusurların etkisini azaltmak ya da daha önce orada olmayan unsurları eklemek istersek, fotoğraf düzenleme kesinlikle burada kalır.

Instagram gibi bazı uygulamalar, fotoğrafların görünümünü değiştiren fotoğraflar için filtrelerle birlikte gelir. Bu filtrelerden bazıları, fotoğrafınız farklı aydınlatma koşullarında çekilmiş gibi görünüyor.

Ancak son zamanlarda, Cornell Üniversitesi'nden Profesör Kavita Bala'dan ve Adobe'den Sylvian Paris Eli Shechtman ile işbirliği yapan doktora öğrencisi Fujun Luan'dan oluşan bir araştırmacı ekibi, bir görüntünün tarzını bir başka görüntüye aktarabilecek bir yazılım yarattı.

Stil Aktarımı

Fotoğraflardaki nesneler, çoğunlukla değişen renklere odaklanan stil aktarma tekniği ile nispeten değişmez.

Bu teknik, esasen istenen stile kopyalanacak olan bir donör imajının ne olduğunu içerir. Stil aynı yapıyı korurken istenen görüntüye kopyalanır ve son sonuç oldukça etkileyicidir.

Nihai sonuç hiçbir yerde görünmüyor. Fotoğraflardaki nesneler, çoğunlukla değişen renklere odaklanan stil aktarma tekniği ile nispeten değişmez.

Lütfen yazılım sonuçlarının aşağıdaki örneğine bakınız.

Nasıl çalışır

Temel olarak, bu çözüm donör görüntünün özelliklerini ortaya çıkarır ve hedef görüntü ile besler

Ekip, tekniği uygulamak için bir sinir ağı katmanı kullanan zeki ve derin bir öğrenme çözümü oluşturdu.

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

Başlangıçta, ekibin belirli bir donör imajından geldiğini söyleyebileceğiniz fotoğraflar üretmesi zordu. Orijinal görüntünün sınırlarını ve kenarlarını koruyarak fotoğrafı değiştiren akıllı bir çözüm buldular.

Temel olarak, bu çözüm donör görüntünün özelliklerini çıkarır ve onları hedef görüntü ile besler.

Görüntüler arasında stilleri aktarabilen başka çözümler de var, ancak 'bağışçı' fotoğraf bir fotoğraf olsa bile resimlere benziyor.

Cornell / Adobe ekibinin çözümü, fotogerçekçiliğini çok az çarpıtma ile sürdürmeyi etkileyici bir şekilde yönetir.

Uygulamalar

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

Bu teknik birçok amaç için kullanılabilir. Tabii ki, sadece serin görünüyor. Bununla birlikte, teknik, böyle bir yazılımın kullanıcısının başka bir fotoğrafta olmasını isteyebileceği mevcut bir fotoğraftan çeşitli özellikleri aktarmak için kullanılabilir.

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

Son düşünceler

Bu yazılım oldukça güçlü bir resim düzenleme aracı olabilirdi. Son kullanıcı, fotoğraflarını hemen hemen hiçbir el emeği olmadan oluşturduğu bir stile çabucak verebilecektir. Bir şaheser yaratmak için gerekli olan her şey uygun bir donör imajı olacaktır.