Не секрет, что фотографы большую часть времени занимаются ретушью. Однако при обработке фото нейросетью эта задача решается всего за несколько минут. С одной стороны, это упрощает жизнь, а с другой — вызывает беспокойство. Возможно ли, что дальнейшее развитие AI-технологий приведет к тому, что услуги фотографов и ретушеров окажутся ненужными? Разберемся в этой статье.
Как работают нейросети при обработке фотографий
Нейросети помогают решать множество задач — как относящихся к технической части редактирования, так и творческих. Вот только несколько примеров использования ИИ в обработке фото:
- Апскейлинг — увеличение разрешения с сохранением детализации и даже улучшением исходного изображения.
- Шумоподавление — устранение дымки, цифровых и яркостных шумов, повышение качества оригинала.
- Колоризация — восстановление выцветших снимков и раскрашивание черно-белых фотографий.
- Ретушь — маскировка дефектов, удаление объектов. Также с помощью нейросети для реставрации фото удобно восстанавливать старые снимки.
- Дополнение изображений — создание версии фотографии с новыми деталями. На снимок можно добавить персонажей или реквизит. Легко скорректировать освещение, цветовую гамму или композицию.
- Сжатие фото — изменение веса файлов без потери качества. Будет полезно для уменьшения объема данных, если необходимо сохранять исходники.
Основные типы алгоритмов
Нейросетевыми алгоритмами называют способы, которые применяют ИИ для решения поставленных перед ними задач — распознавание образов, анализ и классификация данных, генерация. Для работы с изображениями применяют три вида алгоритмов и их комбинации в рамке архитектуры одной нейросети для обработки изображений.
Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network, CNN)
CNN стали незаменимыми помощниками в работе с визуальным контентом — изображениями и видео. С их помощью обрабатываются данные, имеющие пространственную структуру. Нейросеть состоит из множества сверточных слоев — эти элементы отвечают за извлечение из целого отдельных частей и их дальнейшую классификацию. Операция производится по принципу математической свертки — вычленения ключевых составляющих.
ИИ приводит комплексный анализ. Для каждого элемента выявляются индивидуальные характеристики и определяется степень их взаимодействия с соседними деталями. Также проводится субдискретизация изображения — из общей картинки вычленяется слой подвыборки, состоящей из маленьких фрагментов. Каждому из них присваивается собственное значение.
Нейросеть для обработки фото определяет ключевые компоненты — контуры, углы, текстуры и т. д. CNN Кроме этого, она выявляет степень взаимодействия элементов между собой, вычленяет планы и т. д.
Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN)
GAN в основном применяют для создания изображений по текстовому описанию или на основе визуального референса. Архитектура такой нейросети состоит из двух блоков — генератора (G), отвечающего за создание образа, и дискриминатора (D), анализирующего результат и проверяющего его на соответствие поставленной задачи.
Можно представить процесс схематически:
- Задание поступает в блок G, ИИ анализирует описание или референс и вычленяет ключевые признаки и характеристики. Каждому понятию присваивается числовое значение. Далее выстраивается векторная математическая модель.
- Нейросеть изучает полученные данные, сравнивает их с информацией, хранящейся в базе. ИИ выбирает элементы, имеющиеся в описании, и генерирует из них образы.
- Полученное изображение поступает в блок D, после дискриминатор проверяет, насколько полученный результат соответствует промту. В случае, если число отличие критическое, результат отправляется на доработку. Ищутся другие вложения в базе, меняются характеристики.
- Цикл повторяется несколько раз, пока не достигается максимальное соответствие. После этого пользователь получает готовую генерацию.
Подобные нейросети для редактирования фото используются для улучшения изображений, стилизации, изменения фона или искусственного создания интерьера. С их помощью легко превратить кадр, сделанный днем, в ночной, и даже задать прорисовку теней. Также можно провести жанровую фотосессию без поиска костюмов и реквизита, специально оборудованной локации.
Автокодировщики (Autoencoders)
Автоэнкодеры — это особый тип нейронных сетей, прошедших глубокое обучение и предназначенных для распознавания и перекодировки данных. При этом восстановление изображение происходит не на уровне отдельных пикселей, а на основе реконструкции целой картинки с сохранением важных характеристик, присущих объекту.
Энкодер работает на базе модели «кодер-декодер». Сначала исходное изображение пропускается через кодер, который вычисляет основные признаки и пространственные иерархии. Далее закодированный сжатый сигнал поступает в скрытое пространство, а из него — на декодер, где производится восстановление данных. На выходе мы получаем изображение максимально приближенное к оригиналу, но с устранением шумов и размытости.
Преимущества и ограничения ИИ при редактировании фото
Некоторые представители старой школы до сих пор скептически относятся к AI-обработке. Но большинство уже понимает — прогресс не остановить. Но стоит ли опасаться того, что редактирование фото с помощью нейросети приведет к полному исчезновению фотографов или ретушеров? Попробуем разобраться, какие есть достоинства у обработки снимков с помощью ИИ, а также с какими проблемами можно столкнуться при использовании новых технологий.
Плюсы
Стоит признать, что нейросети значительно сократили время на выполнение рутинных задач. Например:
- Благодаря быстрому распознаванию образов и объектов упрощается процесс отбора снимков. ИИ способен провести анализ и отбраковать неудачные кадры: размытые, нечеткие, найти фото сделанные в определенное время или в выбранной локации.
- ИИ-алгоритмы позволяют автоматически улучшить внешность или быстро восстанавливать старые фото со следами механических повреждений без ручной ретуши.
- С помощью CNN и автоэкодеров можно быстро повышать детализацию, устранять размытие, выполнять цветокоррекцию в одиночном и пакетном режиме.
- Современные фоторедакторы оснащены AI-функциями для автоматического улучшения. С их помощью можно за пару кликов исправить технические ошибки, допущенные при съемке: скорректировать экспозицию, настроить баланс белого, решить проблему с расфокусировкой.
- Но, пожалуй, самые интересные возможности нейросети — преобразование фото. Например, с помощью генеративной заливки можно быстро добавить на изображение дополнительные детали. Не обязательно даже искать фото для монтажа. Можно написать промт, ИИ самостоятельно сгенерирует изображение.
- Не менее просто перенести модель в другую локацию — например, из студии в средневековый замок, на другой континент или в сказочный лес. Поможет функция замены фона.
Минусы
Несмотря на внушительные преимущества, зачастую при редактировании фотографий с помощью ИИ возникают проблемы.
- Шаблонное мышление. Нейросеть не имеет собственного опыта, ассоциаций, воспоминаний. Данные для работы она черпает из заложенной в нее базы знаний, зачастую, довольно ограниченной. Например, нейросеть получила задачу: обработать портрет девушки в стиле фотографий 1980-х годов. Все, что она вспомнила — входящие в моду кислотные цвета. Несколько вариантов стилизации вышли почти одинаковыми.
- Несовершенство нейросетей. Например, модель ИИ может хорошо распознавать зрительные образы, но не знать графические символы. Может возникнуть проблема, если вам требуется апскейл фото, на котором присутствует текст — на вывесках, указателях, афишах, принтах на одежде. При увеличении участков с надписями ИИ заменяет графические символы бессмысленными знаками.
- Еще сложнее приходится фотографу, если он использует генеративные функции нейросети. Например, при попытке добавить в кадр сгенерированные детали, он может столкнуться с нереалистичными изображениями — на фото слева у одной из кошек шесть ног. Еще хуже вышел результат с обработкой снимка танцовщицы. Кроме того, что клубы дыма появились не только на заднем плане, но и на животе модели, девушка обзавелась лишним пальцем на руке.
- Непонимание сложных задач. Без пояснений нейросеть не всегда способна понять, какие коррективы необходимо внести. Например, в случае переноса стиля с одного снимка на другой, ИИ изменил не только атмосферу, но и само изображение. Река превратилась в дорогу. Цвета стали неестественными.
Заменят ли нейросети профессионалов?
Хотя нейросети для обработки фотографий способны значительно упростить процесс редактирования, в полной мере заменить человека они не способны. Если требуется не точное выполнение операции, а творческий подход, ИИ проигрывают человеку.
Фактор творческого подхода
Нейросети можно использовать для генерации референсов — дать задачу предложить варианты для позирования моделей. Но последнее слово остается за специалистом. В предложенных ИИ идеях часто не учитываются правила композиции, особенности локации, характер освещения. А сами сюжеты выглядят шаблонно.
Все эти задачи предстоит решить фотографу на площадке. Он выбирает точку съемки, продумывает ракурсы, настраивает аппаратуру. Но самое главное — фотограф сам формирует концепцию съемки. Она зависит от поставленных заказчиком задач или собственного творческого видения.
Если говорить про использование генеративных нейросетей, то преимущество человека еще выше. Конечно, каждый может воспользоваться одной из условно-бесплатных нейросетей для изменения фото и стилизовать свой портрет по шаблону.
Гораздо лучше самому создать уникальный коллаж. Сегодня многие фотографы сначала генерируют сюжет, а потом вставляют модель. Причем монтаж часто проводится вручную в фоторедакторе. Это позволяет менять ракурсы — ведь ИИ обычно способен распознать лицо человека только анфас.
Сначала с помощью GAN были созданы фэнтезийная фигура девушки, изображение кота и интерьер
Следующий шаг — замена лица и коррекция фигуры (на сгенерированной ИИ картинке руки были непропорционально длинные) и цветокоррекция для создания определенной тональной гаммы
Сотрудничество человека и ИИ
Нейросеть — хотя и умная, но всего лишь машина. И ее возможности стоит применять на пользу человека:
- ИИ позволяет избавиться от рутины — у фотографов остается больше времени для профессионального роста, творческих экспериментов, поиска собственного стиля.
- AI-технологии помогают учиться у мастеров. Нейросети умеют анализировать изображения и копировать стиль обработки. Вы сможете применить новые творческие приемы при редактировании.
- Нейросети расширяют возможности творчества и сокращают затраты. Использование GAN позволяет обойтись без дорогостоящей аренды интерьерных студий и костюмов, приглашения массовки. Достаточно придумать концепцию и сюжет.
Перспективы развития
Прогресс не останавливается. Всего за несколько лет нейросети из забавной игрушки превратились в мощный инструмент для работы с изображениями. С каждым годом модели совершенствуются, при генерации ИИ делает все меньше ошибок, точнее распознает образы и выделяет детали. Можно ожидать, что большая часть проблем, с которыми сталкиваются сегодня фотографы при использовании AI-обработки, исчезнут.
Но важно помнить, что фотография — это не просто красивая картинка, а эмоции, сохраненные в моменте. Искусственный интеллект не обладает сознанием и самосознанием, не способен испытывать чувства, поэтому не может в полной мере передавать настроение и атмосферу. Для творчества ему нужен человек.
Заключение
Стоит ли бояться, что с развитием технологии фотографы и ретушеры окажутся невостребованными? Да, нейросети сделали возможность улучшения снимков доступнее. Но главное преимущество человека перед машиной — способность отходить от шаблонов и генерировать творческие идеи.
Вероятнее всего, изменится рынок — специалисты, ориентированные на массовые сегменты, могут потерять в доходах. Но это означает только одно — те, кто хочется остаться в фотографии, должны делать ставку на креативные идеи и нестандартные проекты, ориентированные на взаимодействие с людьми. В этом плане машина не способна конкурировать с человеком. Скорее всего, фотография из ремесла станет искусством, так что в конечном итоге настоящие фотохудожники только выиграют от развития ИИ — они получат надежного помощника.
Подписывайтесь на наши каналы и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.
ДЗЕН
Телеграм