Как нейросети улучшают качество фото в смартфонах

Как нейросети улучшают качество фото в смартфонах

Увеличение мегапикселей на смартфонах телефонов идет чуть ли не в геометрической прогрессии. Так, недавно Samsung анонсировала мобильную камеру на 108 мегапикселей. Это беспрецедентное число, которое ранее не встречалось в камерофонах. Дискуссия о количестве мегапикселей – одна из любимых тем для обсуждений любителей мобильного фото. Одни любят все больше увеличивающуюся цифру в строке характеристик, другие справедливо замечают, что не в количестве дело, а в качестве оптики, и смартфон с заявленными 12 Мп может снимать лучше, чем с 48 Мп.

Однако в скором времени вполне вероятно, что высокое качество фотографий будет достигаться посредством не столько технических или программных методов, а путем взаимодействия с нейросетями. Отличие нейросетей от программ состоит в том, что программа следует заданному алгоритму, в то время как нейросеть обучается сама. Для обучения она использует массивы данных, которые может находить сама, а так как в интернете находятся миллиарды фотографий, то нейросеть легче всего обучается именно по ним.

В отличие от большинства других технологий, развитие которых неспециалисту достаточно незаметно, развитие нейросетей способен заметить и рядовой пользователь. Приложения, создающие фото «в старости» или «меняющие пол», известны уже очень давно, однако изменения снимка было видно невооруженным взглядом. И уже через пару лет тот же FaceApp создает абсолютно реалистичные изображения, которые проблематично отличить от настоящих фотографий. Можно лишь представить, на что будут способны нейросети в дальнейшем.

Помимо изменений фотографий, нейросети используются для доработки текстур в видеоиграх и фильмах, создании произведений искусства (так, одну из картин, нарисованных нейросетью, продали почти за полмиллиона долларов), и для многого другого, но это слишком обширная тема, и мы отошли от первоначальной темы – нейросети как инструмент улучшения качества в мобильной фотографии.

Начнем с предыстории. Изначально искусственный интеллект нейросетей использовался в сервисах Google для систематизации пользовательских изображений согласно их категориям. Делалось это для упорядочивания и поиска изображений по их описанию, для чего ИИ должен был уметь идентифицировать объект по пикселям, кроме того, отличая объекты с одной цветовой гаммой. К примеру, он должен был научиться отличать красное яблоко от помидора. Затем ИИ создал собственные шаблоны, которые помогали ему быстрее справляться с задачей, систематизируя шаблоны в фоновом режиме.

Что касается модулей камеры, оптики, количества объективов и прочих физически показателей – то они имеют свои естественные ограничения, в корпус смартфона, который, как правило, имеет толщину менее 10 миллиметров (чаще всего 6-7), много не влезет. Корпус смартфона не способен уместить в себе весь арсенал зеркального фотоаппарата, поэтому приходится прибегать к другим методам. Сразу оговоримся, смартфоны снимают лучше камер начального и некоторых среднего уровня именно благодаря мощностям процессоров, которые установлены на топовых камерофонах.

Тем не менее, чтобы соответствовать всем профессиональным требованиям к качеству съемки, смартфон должен обладать совсем иными габаритами. Существуют объективы для смартфонов, однако они занимают очень узкую нишу у мобильных фотографов, то есть таковых, кто решил реализоваться именно с помощью смартфонов, и массового распространения не получили.

Однако производители смартфонов, практически уничтожив нишу компактных фотоаппаратов и камер, останавливаться на достигнутом не собираются. До распространения нейросетей у них не существовало технических решений, как догнать «зеркалки», они бесконечно добавляли модули камер, доводили их количества до, казалось, абсурдного, однако это не приближало их сильно близко к зеркальным фотоаппаратам.

Справедливости ради стоит отметить – мощностей современных камерофонов вполне хватает для обычного пользователя. Конечный пункт назначения практически любой фотографии – страница в социальных сетях, а они, как правило, сильно урезают качество.

Тем не менее задачей создателей нейронных сетей, которые работают с визуальной информацией, является именно доведение качества фотографий до уровня, неотличимого от уровня зеркальной камеры, и шаги, предпринимающиеся для этого, позволяют уверенно сказать, что не за горами тот день, когда даже профессиональный фотограф не сможет отличить снимок, сделанный на смартфон и подвергнувшийся обработке с помощью нейросетей от снимка, сделанного на профессиональную фотоаппаратуру.

Существует еще одна сфера применения нейросетей в фотографии, от которой вряд ли откажется и профессиональный фотограф – это ретуширование фотографий. Как знают те, кому хоть раз приходилось заниматься ретушью, это достаточно сложное занятие, требующее внимательности и усидчивости, и если в художественном фото фотограф может получать удовольствие от обработки кадра, то для, к примеру, свадебного фотографа это будет настоящим избавлением от львиной доли его работы.

Если нейросетям удастся нивелировать разницу между смартфоном и зеркальными фотоаппаратами, будет ли означать это смерть фотоаппаратов как таковых – вероятнее всего, нет. Останутся «ретрограды» (а скорее – традиционалисты), которые предпочтут снимать по-старинке, фотоаппаратом. К тому же, люди, нанимающие профессионального фотографа, еще долго будут предпочитать фотографа с большой и внушительной аппаратурой, чем фотографа с таким же смартфоном, как и у заказчика в кармане.

Итак, чем это все может обернуться для фотоискусства? В принципе, ничем экстраординарным, кроме споров между сторонниками нейросетей и «чистого» кадра. Дело в том, что настоящее искусство фотографии никогда не заключалось просто в качестве снимка, большую роль играла художественная идея, постановка кадра, и многие другие вещи, к которым нужен талант фотографа, и что не смогут дать никакие нейросети. По крайней мере пока.

Оставьте комментарий