Rede neural corrige suas fotos baseada em imagens tiradas com câmeras DSLR
As redes neurais vêm sendo usadas para algumas finalidades curiosas, como escrever o próximo livro da série As Crônicas de Gelo e Fogo, ou criar um modelo 3D do seu rosto a partir de uma foto.
O processo é fácil de entender: você ensina um algoritmo a realizar determinada tarefa — como editar uma imagem — alimentando-o com uma enorme quantidade de dados. Então, você faz o algoritmo realizar essa tarefa usando dados novos.
Pesquisadores da ETH Zurich (Suíça) resolveram aplicar esse processo com fotos de câmeras DSLR. Será possível ensinar o computador a editar imagens para ganharem a aparência de fotografia profissional?
Parece que sim! Ele usaram cinco CNNs (redes neurais convolucionais, na sigla em inglês) que ajustam a qualidade das imagens com base nas cores e na textura. Elas aprenderam com fotos tiradas em câmeras DSLR.
Depois, o algoritmo foi usado para melhorar fotos tiradas em smartphones; reunimos abaixo alguns dos exemplos. Este é o antes-e-depois com uma imagem capturada pelo iPhone 6:
A rede neural ajeitou as cores desta foto tirada por um Nexus 5X…
… e acabou saturando esta foto tirada pelo HTC One M9.
Você pode conferir mais exemplos aqui, ou visitar phancer.com e testar o algoritmo com suas próprias fotos. Por exemplo, eis o trabalho que ele fez com esta imagem capturada pelo Sony Xperia XZ1:
Curiosamente, eu tive problemas em usar o site no Google Chrome e no Firefox (sem extensões): ele parecia processar a foto eternamente. No entanto, ele funcionou bem no Microsoft Edge.
Claro, o algoritmo não faz milagres: ele corrige as cores e a exposição, mas não tem como aumentar o nível de detalhes nas fotos — uma das características das DSLRs e seus sensores enormes. Além disso, algumas amostras acabam perdendo um pouco de detalhe, talvez por causa das cores mais vibrantes.
No entanto, essa pode ser uma forma mais útil de correção automática para suas fotos. É um recurso que vem embutido no Google Fotos e Apple Fotos, e que poderia melhorar graças à inteligência artificial. O estudo foi realizado por Andrey Ignatov, Nikolay Kobyshev, Kenneth Vanhoey, Radu Timofte e Luc Van Gool; e você pode conferi-lo na íntegra aqui.
Com informações: Engadget.
