Jei grožis yra žiūrovo akyse, galite įtraukti „profesionalų žiūrovą“ į darbų, kuriems gresia automatika, sąrašą; „Google“ sukūrė naują dirbtinį intelektą, galintį įvertinti nuotraukos estetinę kokybę.
„NIMA: Neural Image Assessment“ yra gilus konvoliucinis neuroninis tinklas (CNN), kuris išmokytas atpažinti vaizdus, kuriuos tipinis vartotojas vertina kaip techniškai ir estetiškai gerus.
Vektoriniai balai
NIMA modelis kiekvienam vertinamam vaizdui sukuria daugybę įvertinimų, tada kiekvienam iš šių įvertinimų priskiria tikimybės balą. Tai sukuria bendrą vektoriaus balą, kurį vėliau galima naudoti įvairiais būdais, norint estetiškai suskirstyti vaizdus, pavyzdžiui, naudojant vidutinį vidurkį.
Tikrindama „Google“ nustatė, kad estetinės vizualinės analizės duomenų bazėje vaizdams priskirti NIMA balai labai sutampa su žmonių vertintojų pateiktais balais, o kiekvieną vaizdą įvertino vidutiniškai 200 žmonių.
Žemiau esančiame paveikslėlyje galite palyginti, kaip abu balai buvo palyginti su kraštovaizdžio kadrų pasirinkimu. Kiekvienas vaizdas turi savo NIMA balą, o skliaustuose - žmogaus balas.
NIMA taip pat gali būti naudojamas tiesiogiai palyginti tos pačios temos vaizdų techninę kokybę. Žemiau pateiktame pavyzdyje dirbtinis intelektas įvertino vaizdų rinkinį, kuris buvo įvairiai iškraipytas.
Ką tai gali reikšti?
Nors tyrėjai nemini planų sukurti metų kraštovaizdžio fotografo robotą teisėją (kol kas), ši technologija gali turėti keletą įdomių padarinių realiame pasaulyje, ypač nuotraukų redagavimo srityje.
NIMA taškų integravimas su vaizdą gerinančia programine įranga gali leisti programinei įrangai automatiškai suderinti vaizdo savybes, tokias kaip tonizavimas, šešėliai, paryškinimai ir ryškumas, iki estetiškiausio lygio. Tai gali turėti reikšmingų pasekmių paspartinti po apdorojimo darbo eigą, supaprastinti brangakmenių kadrų rinkimo iš balių procesą ir pagrindinių estetinių vaizdų redagavimą.
Nors greičiausiai turėsite palaukti, kol „Lightroom“ kopija pradės vertinti vaizdus iš dešimties, tuo tarpu galite perskaityti „Google“ tyrimų tinklaraštį, kad sužinotumėte daugiau apie NIMA.
„Google Pixel 2“ paskelbė ir nedelsdama pretenduoja į „DxOMark“ jutiklio karūną
