Нейросеть научили делать «профессиональные фотографии» из пейзажей Google Street View

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Сентябрь 2017
Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
Ураган харви в США

Новостная лента форума ailab.ru


Fang & Zhang / Google

Разработчики Google создали Creatism — нейросеть, умеющую создавать из снимков Google Street View эстетичные фотографии пейзажей, которые настоящие фотографы посчитали работами профессионалов. Статья доступна для прочтения на сайте arXiv, а с работами «фотографа» можно ознакомиться в галерее.

Современные технологии позволяют делать снимки отличного качества с помощью камеры смартфона и сопутствующих приложений для обработки. Однако, настоящее качество фотоснимка определяется его эстетикой, которая заключается в правильной композиции и хорошо подобранном освещении — параметрах, определение которых автоматически является сложной задачей. Исследования по визуальному анализу эстетики фотографий с целью выявления ее объективных характеристик проводились ранее, однако автоматическое создание снимков с учетом всех аспектов красоты композиции и технических параметров все еще является нерешенной задачей.

Авторы новой работы представили Creatismнейросеть, которая умеет делать профессиональные в плане эстетики фотографии пейзажей. Эта система была создана при помощи методов глубокого обучения и обучена каждому отдельному параметру эстетики (насыщенности цвета, композиции, четкости и освещению) на примере работ профессиональных фотографов. Обученная нейросеть обрезает панорамные фотографии Google Street View и настраивает параметры обработки фотографий в приложении Snapseed.

Пример пейзажа из панорамы Google Street View

Fang & Zhang / Google

Авторы также представили новый параметр автоматической настройки эффектного света снимка («dramatic mask»), который решает проблему недостатков естественного освещения местности. Этот параметр работает благодаря обучению на негативах (распределению яркостей фотоснимка) снимков пейзажей, сделанных профессиональными фотографами.

Процесс обработки фотографии с применением фильтра. Слева направо: снимок до обработки, фильтр «эффектного освещения», результат

Fang & Zhang / Google

Во время генерирования каждой фотографии из полученной выборки был присвоен автоматический «прогнозированный» балл по шкале эстетики от 1 (уровень «начинающего фотографа») до 4 (уровень «профессионального фотографа»). 

Пример пейзажа из панорамы Google Street View

Fang & Zhang / Google

На полученных фотографиях исследователи провели вариацию «теста Тьюринга»: снимок считался сделанным на профессиональном уровне, если профессиональные фотографы не могли отличить его от работ реальных людей. Для эксперимента с оценкой реальных фотографов исследователи взяли 400 фотографий, получивших балл от 2,5 до 3 и показали их в случайном порядке вместе с фотографиями, сделанными реальными людьми. Тест показал, что реальными работами профессиональных фотографов среди 173 фотографий с наивысшим «прогнозируемым» рейтингом (2,9 и более) 41,4 процента получили оценку 3 (снимок уровня «полупрофессионального фотографа»).

Creatism — не первая разработка, которая научила искусственный интеллект креативить. Недавно мы писали о нейросети, которая умеет создавать оригинальные произведения искусства.

Елизавета Ивтушок


Источник: nplus1.ru