MIT-ის გამოსახულების რედაქტირების AI ინსტრუმენტი ადვილად ცვლის ფონს ნებისმიერ სურათში
MIT- ის ამ AI- ს დახმარებით გამოსახულების რედაქტირების ინსტრუმენტს შეუძლია შეცვალოს ფონი ნებისმიერ სურათში
დიდი ხნის განმავლობაში, Photoshop იყო პროგრამა, რომელსაც ბევრი ჩვენგანი მიდის, რათა ჩვენი ფოტოები მშვენივრად გამოიყურებოდეს სწრაფი გამოსწორებით და შემოქმედებითი გაუმჯობესებით.
ახლა, MIT- ის კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის (CSAIL) მკვლევარებმა შეიმუშავეს AI- ს დახმარებით გამოსახულების რედაქტირების ინსტრუმენტი, რომელიც ავტომატიზირებს ფოტოების რედაქტირების პროცესის მრავალ ნაწილს. ეს გაადვილებს ფოტოების რედაქტირების საქმეს.
"იმის ნაცვლად, რომ საჭიროა ექსპერტის რედაქტორი, რომ რამდენიმე წუთი გაატაროს სურათის ჩარჩოს ჩარჩოსა და პიქსელის პიქსელის შესწორებაზე, ჩვენ გვსურს პროცესი უფრო მარტივი და სწრაფი გავხადოთ, რათა გამოსახულების რედაქტირება უფრო ხელმისაწვდომი იყოს ჩვეულებრივი მომხმარებლებისთვის, " - ამბობს იაგიზ აქსოი, MIT- ის CSAIL- ის მოწვეული მკვლევარი.
"ხედვა არის იმ წერტილამდე მისვლა, სადაც უბრალოდ ერთი დაწკაპუნებით სჭირდება რედაქტორების გაერთიანება სურათების გაერთიანებას ამ სრულფასოვანი, რეალისტური ფანტაზიის სამყაროების შესაქმნელად. ”
ამ მეთოდს "სემანტიკური რბილი სეგმენტაცია" (SSS) უწოდებენ, ეს მეთოდი იყენებს AI -ს (ხელოვნურ ინტელექტს), რათა ავტომატურად გამოყოს ობიექტები გამოსახულებაში, რომელიც გამოსახულების მარტივ რედაქტირებას იძლევა. მაგალითად, ამ ტექნიკის გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ შეცვალოთ ფონის სახე ან წინა პლანზე და ფონის სურათების შერწყმა სრულიად ახალ სცენად.
როგორ მუშაობს SSS?
ინსტრუმენტი სწავლობს ორიგინალური სურათის ტექსტურას და ფერს და აერთიანებს მას ნერვული ქსელის მიერ შეგროვებულ ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რა არის რეალურად გამოსახულების ობიექტები. ნერვული ქსელი ამუშავებს გამოსახულებას და ამოიცნობს "რბილ გადასვლებს", როგორიცაა თმა და ბალახი.
"მას შემდეგ, რაც ეს რბილი სეგმენტები გამოთვლილია, მომხმარებელს არ უნდა ხელით შეცვალოს გადასვლები ან ინდივიდუალური ცვლილებები მოახდინოს გამოსახულების კონკრეტული ფენის გამოჩენაში, " - ამბობს აქსოი. "ხელით რედაქტირების დავალებები, როგორიცაა ფონის შეცვლა და ფერების რეგულირება, ბევრად უფრო ადვილი იქნება. ”
პიქსელები სურათის გასწვრივ შემდეგ ერთმანეთთან ასოცირდება ფერით. ეს ინფორმაცია შერწყმულია ნერვული ქსელის მიერ გამოვლენილი მახასიათებლებით გამოსახულების ფენების შესაფასებლად. ამასთან, ეს ამოცანა არ არის მარტივი, რადგან კომპიუტერებს უნდა ასწავლონ როგორ გააკეთონ ეს.
"ამ სურათების შესახებ რთული ის არის, რომ ყველა პიქსელი მხოლოდ ერთ ობიექტს არ ეკუთვნის" - დასძინა აქსოიმ, რომელმაც ნაშრომი წარმოადგინა ვანკუვერში SIGGRAPH კომპიუტერულ გრაფიკულ კონფერენციაზე გასულ კვირას. "ხშირ შემთხვევაში, ძნელია იმის დადგენა, თუ რომელი პიქსელები არის ფონის ნაწილი და რომელია კონკრეტული ადამიანის ნაწილი. ”
სად შეიძლება SSS-ის გამოყენება?
Aksoy- ს თანახმად, SSS- ს ამჟამინდელ განმძარებით შეიძლება გამოყენებულ იქნას სოციალური პლატფორმები, როგორიცაა Instagram და Snapchat, რათა მათი ფილტრები უფრო რეალისტური გახდეს, ძირითადად სელფებზე ფონის შეცვლისთვის ან კონკრეტული სახის კამერების სიმულაციისთვის.
სამომავლო გეგმები
მომავალში, მკვლევარებს აქვთ გეგმა, რომ იმუშაონ იმ დროის შემცირებაზე, რაც საჭიროა სურათის გამოთვლა წუთებიდან წამამდე და სურათების კიდევ უფრო რეალისტური გახადონ სისტემის უნარის გაუმჯობესება ფერების შესატყვისად და ისეთი საგნების დასამუშავებლად, როგორიცაა განათება და ჩრდილები.
წყარო: CSAIL