Adobe cria algoritmo que modifica uma foto com o estilo de outra imagem
O Photoshop tem alguns truques de edição que até hoje me impressionam: é o caso do Content-Aware Fill (preenchimento sensível ao conteúdo), que remove elementos da foto e preenche o espaço vazio. A Adobe está preparando outro recurso que transfere o estilo de uma imagem para outra.
Pesquisadores da Adobe e da Universidade Cornell (EUA) criaram um algoritmo que analisa uma foto e aplica as mesmas cores e iluminação em outra imagem. Por exemplo, ele começa com esta cidade durante o dia…
… analisa outra cidade à noite…
… e aplica esse estilo à primeira foto:
O algoritmo “Deep Photo Style Transfer” é impressionante porque faz ajustes detalhistas na imagem: repare que, no exemplo acima, ele adicionou luzes às janelas dos prédios.
Basicamente, uma rede neural analisa as cores e a iluminação na foto de referência e então as transfere para a segunda imagem. Isso inclui coisas como hora do dia, estação do ano e condições meteorológicas; ou seja, ele pode fazer um dia de inverno se transformar em verão, ou tornar ensolarado um dia chuvoso.
Detalhes como linhas e perspectivas permanecem inalterados; a estrutura da foto não é modificada. Para tanto, o programa tem que compensar de forma inteligente as diferenças entre as duas imagens. Por exemplo, se o céu estiver menos visível na foto que receberá as mudanças, o algoritmo detecta essa diferença e evita que as cores do céu se espalhem pelos prédios.
É fácil notar o paralelo entre o algoritmo da Adobe e apps como o Prisma, que aplica filtros artísticos com base no trabalho de pintores conhecidos. (Google e Facebook também criaram tecnologias semelhantes.) Mas em vez de uma pintura, este programa usa outras fotos como referência.
O algoritmo teve bons resultados nas transferências de estilo mais de 80% das vezes, e a equipe continuará a aperfeiçoá-lo. Então, talvez, ele possa se tornar um recurso nativo do Photoshop. Enquanto isso, você pode conferir o código-fonte do projeto neste repositório do GitHub.
Com informações: PetaPixel, The Next Web.
