Почему хорошая фотография в Инстаграм — заслуга алгоритмов
Самый развивающийся элемент телефона — это камеры, чье технологическое развитие почти погубило рынок зеркалок. Пока Nikon и Canon придумывают новые пути заработка, расскажу, как это произошло.
Еще 10 лет назад мобильный снимок был ужасен: помните картинку, снятую на камеру 0.3 МП? Показатели влияющие на съемку — размеры зерна и матрицы, количество мегапикселей — отставали от старших братьев. Зеркалки были лучше просто потому, что имели большую матрицу, способной поглощать свет.
Производители смартфонов не могут интегрировать матрицу размером с зеркальную — иначе айфон не поместится в карман. Но что касается других параметров — мобильные телефоны нашли решение.
Как алгоритмы прокачали камеры: разработчики искусственным путем компенсировали физическую неполноценность смартфонов. При помощи алгоритмов они повысили детализацию и снизили уровень шума, а также расширили динамический диапазон и улучшили фокусировку. Пользователь не заморачивается с настройками, этим занимаются алгоритмы. Но это еще не все.
У Google одни из лучших камер в мире — благодаря вашим трясущимся рукам: компания придумала, как использовать главный недостаток живого фотографа. В тот момент, когда вы открываете камеру, алгоритмы уже начинают делать снимки. Собрав десяток фотографий в одну, у Google получается четкая картинка с детальной прорисовкой — это технология называется Super-resolution. Вы трясете рукой, а телефон собирает детали. Увы, работает это только на телефонах Pixel третьего поколения.
Вероятно, в будущем натуральных снимков не останется: что касается ИИ — уже сейчас нейросети пошли дальше примитивных алгоритмов и увеличивают разрешение читерским способом. Если смартфоны работают с тем, что есть, помогая сделать удачное фото, то Super-resolution на базе ИИ по сути дорисовывает кадр. Другими словами, современные камеры делают траву зеленее, а нейросетки рисуют ее.
Почему технология еще не в телефонах: к сожалению, нейросети работают только в лабораторных условиях. Если их обучили на автомобилях, значит, они будут рисовать только автомобили. Если выпустить алгоритмы в город, они не справятся с рисовкой из-за слишком большого количества разных объектов. По сути задача будущего вырастить General AI — настоящий ИИ, который сделает фотографию лучше любой реальной картинки.
Самый развивающийся элемент телефона — это камеры, чье технологическое развитие почти погубило рынок зеркалок. Пока Nikon и Canon придумывают новые пути заработка, расскажу, как это произошло.
Еще 10 лет назад мобильный снимок был ужасен: помните картинку, снятую на камеру 0.3 МП? Показатели влияющие на съемку — размеры зерна и матрицы, количество мегапикселей — отставали от старших братьев. Зеркалки были лучше просто потому, что имели большую матрицу, способной поглощать свет.
Производители смартфонов не могут интегрировать матрицу размером с зеркальную — иначе айфон не поместится в карман. Но что касается других параметров — мобильные телефоны нашли решение.
Как алгоритмы прокачали камеры: разработчики искусственным путем компенсировали физическую неполноценность смартфонов. При помощи алгоритмов они повысили детализацию и снизили уровень шума, а также расширили динамический диапазон и улучшили фокусировку. Пользователь не заморачивается с настройками, этим занимаются алгоритмы. Но это еще не все.
У Google одни из лучших камер в мире — благодаря вашим трясущимся рукам: компания придумала, как использовать главный недостаток живого фотографа. В тот момент, когда вы открываете камеру, алгоритмы уже начинают делать снимки. Собрав десяток фотографий в одну, у Google получается четкая картинка с детальной прорисовкой — это технология называется Super-resolution. Вы трясете рукой, а телефон собирает детали. Увы, работает это только на телефонах Pixel третьего поколения.
Вероятно, в будущем натуральных снимков не останется: что касается ИИ — уже сейчас нейросети пошли дальше примитивных алгоритмов и увеличивают разрешение читерским способом. Если смартфоны работают с тем, что есть, помогая сделать удачное фото, то Super-resolution на базе ИИ по сути дорисовывает кадр. Другими словами, современные камеры делают траву зеленее, а нейросетки рисуют ее.
Почему технология еще не в телефонах: к сожалению, нейросети работают только в лабораторных условиях. Если их обучили на автомобилях, значит, они будут рисовать только автомобили. Если выпустить алгоритмы в город, они не справятся с рисовкой из-за слишком большого количества разных объектов. По сути задача будущего вырастить General AI — настоящий ИИ, который сделает фотографию лучше любой реальной картинки.