Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo ha impulsado los principales avances en la edición de fotografías con IA desde 2012, cuando las redes neuronales profundas demostraron por primera vez una precisión sobrehumana en el reconocimiento de imágenes en la competencia ImageNet. Las redes con docenas o cientos de capas pueden aprender a comprender el contenido de la imagen en múltiples niveles de abstracción. Las primeras capas detectan características simples como bordes y colores. Las capas intermedias las combinan en texturas y formas. Las capas profundas reconocen objetos y escenas completos. Esta comprensión jerárquica es lo que permite que las herramientas de inteligencia artificial tomen decisiones de edición inteligentes basadas en el contenido de la imagen.\n\nEl impacto práctico del aprendizaje profundo en la edición de fotografías es transformador. Antes del aprendizaje profundo, las herramientas automatizadas se basaban en reglas hechas a mano y heurísticas simples. La eliminación del fondo requería que los usuarios hicieran clic cerca de los bordes. La eliminación de objetos dejó artefactos visibles. La mejora de la imagen aplicó ajustes uniformes. El aprendizaje profundo reemplazó estas limitaciones con herramientas que comprenden lo que están viendo y responden en consecuencia.\n\nEl aprendizaje profundo requiere grandes conjuntos de datos de entrenamiento e importantes recursos computacionales. Entrenar un modelo de imagen de última generación puede requerir millones de imágenes y semanas de procesamiento en hardware especializado. Sin embargo, una vez entrenado, el modelo puede procesar imágenes individuales en segundos o milisegundos. Esta asimetría (costosa de entrenar y barata de usar) es la razón por la que las herramientas impulsadas por el aprendizaje profundo pueden ofrecer resultados de calidad profesional a precios accesibles para el consumidor.\n\nLa suite de productos Magic Magic Eraserire se basa en tecnología de aprendizaje profundo. Los modelos que impulsan la eliminación de objetos, la extracción de fondos, la mejora de imágenes y la generación de contenido son redes neuronales profundas entrenadas en grandes conjuntos de datos de fotografías. Estos modelos continúan mejorando a medida que avanzan las técnicas de capacitación y crecen los datos de capacitación. Cada generación sucesiva de modelos ofrece resultados considerablemente mejores (detección de bordes más fina, generación de contenido más realista y reproducción de color más precisa), lo que significa que el mismo flujo de trabajo del usuario de cargar una foto y hacer clic en un botón produce resultados cada vez más profesionales a medida que los modelos de aprendizaje profundo subyacentes se refinan y se vuelven a entrenar en conjuntos de datos de imágenes más grandes y diversos.