Karena Kecerdasan Buatan (AI) adalah semua hype, Anda mungkin tertarik untuk mengetahui perubahan apa yang akan dibawanya ke industri fotografi dan bisnis fotografi.
Berikut adalah enam aplikasi paling penting dari teknologi AI saat ini dalam fotografi.
1. Peningkatan RAW otomatis
Sebagian besar tugas rutin yang melibatkan pengembangan RAW, koreksi warna, white balance, dan penyesuaian kontekstual dapat dipelajari dari melihat karya editor profesional. Semuanya dimulai dengan jaringan saraf pengenalan gambar – ia dapat menemukan dan secara tepat menemukan ribuan objek dalam gambar, sehingga mengarah ke pemahaman pemandangan. Ini bukan bagian kreatif dari penyuntingan, ini hanya sesuatu yang harus dikuasai dengan coba-coba. Itu sebabnya AI hebat dalam mengotomatiskannya. Editor Photolemur sudah menawarkan fungsi ini. slot7774d
2. Penghapusan kebisingan
Kebisingan dapat berasal dari berbagai sumber termasuk ISO, chromatic aberrations, dan kompresi JPEG. Kemampuan yang hampir ajaib dari jaringan saraf untuk mempelajari karakteristik dan kualitas gambar yang kompleks memberi mereka kemampuan untuk menghilangkan kebisingan itu tanpa membuat gambar terlalu halus. Ini dimungkinkan karena jaringan saraf dapat mereproduksi fitur tekstur minor berdasarkan jutaan gambar yang dianalisis sebelumnya.
Misalnya, kami memiliki jaringan saraf kami sendiri yang menghapus artefak kompresi JPEG dengan sempurna. Ini akan menjadi bagian dari solusi B2B mendatang kami yang disebut PictureSpeed .
3. Penggabungan HDR
Menggabungkan gambar HDR adalah proses kreatif dan presisi yang paling baik dilakukan di Aurora HDR . Tetapi bagaimana jika Anda perlu menggabungkan ratusan atau ribuan gambar secara massal? Penggabungan manual akan memakan banyak waktu. Untungnya, penggabungan HDR dapat diotomatisasi berdasarkan ratusan ribu contoh pekerjaan profesional.
4. Peningkatan Kecerdasan Buatan
Anda tidak selalu mengambil foto dalam resolusi yang Anda inginkan. Jika Anda mungkin memiliki album foto lama yang diambil dengan kamera 5 megapiksel atau bagian dari gambar yang lebih besar yang ingin Anda pangkas dan perbesar atau gambar 1500px x 15000px yang ingin Anda cetak di papan reklame 10 meter. Anda memerlukan setidaknya 30 Megapiksel, sebaiknya 60 untuk mendapatkan kualitas yang wajar. Metode upscaling tradisional akan membuat gambar Anda buram. Itu tidak berlaku untuk upscaling berbasis AI . Berdasarkan pelatihan pada jutaan gambar, jaringan saraf mampu meningkatkan gambar dan merekonstruksi ketajaman, garis, dan tekstur yang hilang dengan kualitas yang belum pernah ada sebelumnya.
Fitur ini berlaku sebagai bagian dari solusi PictureSpeed kami yang akan datang .
5. Manajemen koleksi
Di sini kita sampai pada aplikasi jaringan saraf yang lebih kuno — klasifikasi gambar . Mengelola dan menelusuri koleksi foto Anda bisa menjadi tugas yang melelahkan, bahkan untuk fotografer yang paling terorganisir sekalipun. Dan terkadang folder dengan file RAW itu bisa berantakan total. Teknologi AI memberi Anda kemampuan untuk mencari gambar berdasarkan isinya, bukan nama file. Bayangkan menelusuri “saya dan istri saya di pantai satu tahun yang lalu” atau “foto yang terlalu terang dengan Angela minggu lalu”. Ini adalah cara yang sama sekali berbeda untuk mencari foto Anda. Kabar baiknya adalah fitur ini direncanakan untuk salah satu pembaruan produk kami yang akan datang.
6. Penghapusan latar belakang
Penghapusan latar belakang adalah bidang yang sangat kompetitif karena sudah lama ditunggu oleh banyak perusahaan. Bayangkan penghapusan latar belakang piksel sempurna yang sepenuhnya otomatis untuk objek apa pun dan latar belakang apa pun. Kedengarannya terlalu bagus untuk menjadi kenyataan? Ya, itu semacam itu. Ini masih merupakan masalah yang belum terpecahkan, tapi kami bergerak maju. Kami dapat mencapai beberapa hasil yang layak untuk objek sederhana dengan latar belakang sederhana, tetapi manusia dan rambut masih menjadi masalah besar untuk menghilangkan latar belakang. Carvana, platform mobil bekas online, baru-baru ini mengadakan kompetisi penghapusan latar belakang di antara para insinyur pembelajaran mesin dan hasilnya cukup menjanjikan.
