아마도 당신은 사진 애호가 또는 이성애자 전문가가 아니므로 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 사진 편집 PhotoShop 등과 같은 훌륭한 품질의. 그럼에도 불구하고, 예를 들어 스마트 폰에서 찍은 사진을 편집하고 편집 가능한 일련의 필터를 사용하여 자신을 둘러싼 아이디어를 캡처하는 것이 얼마나 어려운지 깨달았습니다. 특별한 것을 원한다면 엄청나게 복잡한.
이를 염두에두고, 아마도 훨씬 더 흥미로운 것은 연구원과 엔지니어가 방금 달성 한 새로운 이정표입니다. 구글 그들의 새로운 인공 지능 시스템 완전히 자율적 인 방식으로 컴퓨터가 기록적인 시간 내에 전문 사진 작가의 기능을 모방하고 진정으로 인상적인 결과를 제공 할 수 있다는 것을 달성했기 때문입니다.
구글, 인공 지능의 최신 기술 발표
개인적으로 나는 적어도 지금은 구글이이 아이디어를 상용화하고 싶지 않은 것처럼 단순한 것이 나의 관심을 끌었다 고 고백해야한다. 공식적으로 언급했듯이 분명히 우리는 실험 이 새로운 시스템이 무엇인지 알아보기 위해 풍경 사진을 편집 할 수있는 인공 지능 삶의 대부분을이 작업에 바친 사진 작가를 속이는 수준까지.
당신이 언급했듯이 후이 팡, Google Machine Perception 팀에서 근무하는 소프트웨어 엔지니어 인이 작업의 진정한 목표는 인공 지능 시스템이 0 또는 1의 작업, 즉 다른 문제에 대해 예 또는 아니요로 대답하는 데 사용된다는 것을 입증하는 것이 었습니다. 또한 훈련을받을 수 있습니다 미적 콘텐츠를 차별화하고 훨씬 더 주관적인 활동을 수행합니다. 예술이나 사진과 같이 지금까지 그 존재가 흔하지 않은 분야와 관련이 있습니다.
시스템을 훈련하기 위해 기계 학습. 이러한 유형의 기술이 어떻게 작동하는지 잘 모르는 경우, 스트리트 뷰에서 찍은 수천 장의 사진이 인공 지능 시스템이 파노라마 풍경 감지 나중에 할 수 있도록 사진 작가의 워크 플로우에 따라 편집. 이 작업에서 추구 한 최종 목표는 최종 결과물이 사람의 눈을 즐겁게한다는 것이 었습니다.
이 프로젝트는 전문 사진 작가를 속일 수도 있습니다.
시스템에서 추구 할 기능이 정의되면 엔지니어는 작업에 착수하여 일련의 설정된 패턴에 따라 여러 사진을 선택하여 나중에 자르고, 조명과 채도를 조정하고 결과를 제시 할 수있는 소프트웨어가되었습니다. . 이 모든 것의 가장 중요한 부분은이 인공 지능 시스템이 영역별로 이러한 매개 변수 조정 특정 필터를 적용하는 것만이 아닙니다.
흥미로운 결과가 나오기 시작하면 동일한 항목 또는이 선 바로 아래에있는 갤러리에서 배포 된 여러 항목을 볼 수 있습니다.이 프로젝트를 담당하는 연구원은 여러 전문 사진 작가에게 사진을 분석하고 결정을 시도하도록 요청했습니다. 전문가 또는 준 전문가가 편집 한 사진 또는 인공 지능 시스템에 의해 편집 된 사진 이 분석의 결과는 Google 시스템에서 편집 한 사진의 40 %가 사람이 편집 한 것으로 분류되었습니다..
Google에서 수행하는 이러한 유형의 프로젝트에 대해 더 많은 세부 정보를 알고 싶다면 웹 페이지 원본 사진과 Google의 인공 지능으로 만든 에디션을 볼 수있는 완전한 이미지 갤러리로 우리 자신을 기쁘게 할 수 있습니다.
추가 정보 : 코넬 대학교