التعلم العميق

قاد التعلم العميق التقدم الكبير في تحرير الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي منذ عام 2012، عندما أظهرت الشبكات العصبية العميقة لأول مرة دقة فائقة في التعرف على الصور في مسابقة ImageNet. يمكن للشبكات التي تحتوي على عشرات أو مئات الطبقات أن تتعلم كيفية فهم محتوى الصورة على مستويات متعددة من التجريد. تكتشف الطبقات المبكرة ميزات بسيطة مثل الحواف والألوان. تجمع الطبقات الوسطى هذه في القوام والأشكال. تتعرف الطبقات العميقة على الأشياء والمشاهد الكاملة. هذا الفهم الهرمي هو ما يمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي من اتخاذ قرارات تحرير ذكية بناءً على محتوى الصورة.\n\nإن التأثير العملي للتعلم العميق على تحرير الصور هو تأثير تحويلي. قبل التعلم العميق، كانت الأدوات الآلية تعتمد على قواعد مصنوعة يدويًا واستدلالات بسيطة. تتطلب إزالة الخلفية من المستخدمين النقر فوق الحواف القريبة. تركت إزالة الكائن قطعًا أثرية مرئية. تم تطبيق تعديلات موحدة على تحسين الصورة. استبدل التعلم العميق هذه القيود بأدوات تفهم ما تبحث عنه وتستجيب وفقًا لذلك.\n\nيتطلب التعلم العميق مجموعات بيانات تدريب كبيرة وموارد حسابية كبيرة. قد يتطلب تدريب نموذج صور متطور ملايين الصور وأسابيع من المعالجة على أجهزة متخصصة. ومع ذلك، بمجرد تدريب النموذج، يمكنه معالجة الصور الفردية في ثوانٍ أو ميلي ثانية. إن عدم التناسق هذا - التدريب باهظ الثمن ورخيص الاستخدام - هو السبب في أن الأدوات التي تعتمد على التعلم العميق يمكنها تقديم نتائج ذات جودة احترافية وبأسعار يمكن للمستهلك الوصول إليها.\n\nمجموعة منتجات Magic Magic Eraserire مبنية على تكنولوجيا التعلم العميق. إن النماذج التي تعمل على إزالة الكائنات، واستخراج الخلفية، وتحسين الصورة، وإنشاء المحتوى، كلها عبارة عن شبكات عصبية عميقة تم تدريبها على مجموعات كبيرة من البيانات من الصور الفوتوغرافية. تستمر هذه النماذج في التحسن مع تقدم تقنيات التدريب ونمو بيانات التدريب. يقدم كل جيل من النماذج المتعاقبة نتائج أفضل بشكل قابل للقياس - اكتشاف أكثر دقة للحواف، وإنشاء محتوى أكثر واقعية، وإعادة إنتاج ألوان أكثر دقة - مما يعني أن سير عمل المستخدم نفسه المتمثل في تحميل صورة والنقر على زر ينتج نتائج احترافية بشكل متزايد حيث يتم تحسين نماذج التعلم العميق الأساسية وإعادة تدريبها على مجموعات بيانات صور أكبر وأكثر تنوعًا.