NVIDIA FastPhotoStyle to technologia, która na zdjęciach może zamienić dzień w noc

Automatyzacja procesów edycji zdjęć to coraz mocniejszy trend, a zaawansowane technologie oparte o możliwości sieci neuronowych nie są już jedynie wymysłem reżyserów sci-fi. Na początku ubiegłego roku naukowcy z Adobe i Uniwersytetu Cornell zademonstrowali rozwiązanie Deep Photo Style Transfer.

Teraz swoją propozycję przedstawili inżynierowie NVIDIA. Zaprezentowany FastPhotoStyle to specjalnie opracowany algorytm. Jest on w stanie zamienić styl dowolnej fotografii, który zostanie zaimplementowany z podanego obrazu referencyjnego. Jak możecie zauważyć poniżej, nie mamy do czynienia jedynie ze zmianą kolorystyki, lecz z całkowitą przemianą wyglądu - wliczając w to charakter oświetlenia, a także porę dnia.

Nikon Z8 + pakiet brązowy Fotoforma Care 12 mies.

15 499 zł

Canon EOS R6 Mark II - cena BF po Canon Cashback

8 388 zł

Sony A7 III + pakiet brązowy Fotoforma Care 12 mies.

5 889 zł

Sony A7 IV + 1300 zł Sony Cashback

9 999 zł

Panasonic Lumix S5IIX + pakiet korzyści

7 895 zł

- W przypadku wiernej stylizacji, treść zdjęcia wyjściowego powinna pozostać taka sama, ale styl powinien przypominać zdjęcie referencyjne. Ponadto zdjęcie wyjściowe powinno wyglądać jak prawdziwa fotografia zrobiona aparatem - zaznacza Ming-Yu Liu, jeden z twórców tej technologii. - Aby stworzyć obrazy, które są tak wiarygodne, jak to tylko możliwe, sztuczna inteligencja przechodzi dwuetapowy proces. Pierwszy to stylizacja. Po prostu przenosi estetykę z jednego zdjęcia na drugie, tak jak filtr. Kolejny etap wtapia ten efekt w ostre krawędzie, dzięki czemu obrazy wydają się „spójne przestrzennie“ - dodaje.

Rozwiązanie FastPhotoStyle ma być jednocześnie szybsze i dokładniejsze niż podobne technologie bazujące na sieciach neuronowych. Poza tym otrzymane efekty są znacznie bardziej naturalne, co zresztą potwierdziła grupa testowa, która oceniała zdjęcia „po przemianie stylu“.

Więcej szczegółów na temat opisywanej technologii NVIDIA znajdziecie w publikacji naukowców dostępnej do pobrania pod adresem arxiv.org.