How to Create Bokeh Effect with AI — Magic Eraser
AI गहराई अनुमान का उपयोग करके किसी भी फोटो पर पेशेवर bokeh पृष्ठभूमि धुंधलापन बनाएं। पोर्ट्रेट ब्लर, उत्पाद आइसोलेशन, और प्राकृतिक दिखने वाले डेप्थ-ऑफ-फील्ड सिमुलेशन के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।
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समीक्षा द्वारा Magic Eraser Editorial ·
Bokeh — किसी तस्वीर में फोकस से बाहर के क्षेत्रों का सौंदर्यपूर्ण गुण — फोटोग्राफी में सबसे अधिक मांग वाले दृश्य प्रभावों में से एक है, और अच्छे कारण से। एक अच्छी तरह से निष्पादित bokeh प्रभाव विषय को पृष्ठभूमि से अलग करता है, जिससे तीन-आयामी गहराई का अहसास होता है जो दर्शक की नज़र को सीधे फ्रेम के सबसे तेज तत्व की ओर खींचता है। पेशेवर पोर्ट्रेट फ़ोटोग्राफ़र इस उथले डेप्थ-ऑफ-फील्ड को प्राप्त करने के लिए विशेष रूप से चौड़े अधिकतम अपर्चर वाले तेज़ लेंसों पर हज़ारों डॉलर खर्च करते हैं, और यह प्रभाव तुरंत पहचाना जाता है और सार्वभौमिक रूप से पेशेवर-गुणवत्ता वाली फोटोग्राफी से जुड़ा होता है।
चुनौती यह है कि प्राकृतिक bokeh प्राप्त करने के लिए पारंपरिक रूप से महंगे उपकरणों की आवश्यकता होती है। चौड़े अपर्चर वाले तेज़ प्राइम लेंसों की कीमत कई सौ से लेकर कई हज़ार डॉलर तक होती है, और छोटे सेंसरों की भौतिकी का मतलब है कि स्मार्टफोन कैमरे बड़े कैमरा सेंसरों द्वारा तेज़ लेंसों के साथ ऑप्टिकली प्राप्त की जाने वाली डेप्थ-ऑफ-फील्ड पृथक्करण से मेल नहीं खा सकते। यही कारण है कि स्मार्टफोन पोर्ट्रेट मोड मौजूद हैं — वे हार्डवेयर द्वारा भौतिक रूप से उत्पन्न नहीं की जा सकने वाली चीज़ों का अनुकरण करने के लिए कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करते हैं। लेकिन इन मोडों की प्रसिद्ध सीमाएँ हैं: अशुद्ध एज डिटेक्शन जो बालों और पतली वस्तुओं को धुंधला कर देता है, बाइनरी शार्प-या-ब्लर्ड डेप्थ मैप जिनमें ऑप्टिकल bokeh के प्राकृतिक ग्रेडिएंट का अभाव होता है, और कृत्रिम दिखने वाला हाइलाइट रेंडरिंग जिसे अनुभवी फ़ोटोग्राफ़र तुरंत कम्प्यूटेशनल के रूप में पहचान लेते हैं।
AI-संचालित bokeh उपकरण कम्प्यूटेशनल डेप्थ-ऑफ-फील्ड सिमुलेशन की अगली पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो बुनियादी स्मार्टफोन पोर्ट्रेट मोडों की तुलना में कहीं अधिक विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करते हैं। AI बाइनरी मास्क के बजाय एक सतत डेप्थ मैप का निर्माण करता है, स्टीरियो कैमरा गणनाओं की तुलना में अधिक सटीक रूप से अस्पष्ट गहराई सीमाओं का अनुमान लगाता है, और उन ऑप्टिकल विशेषताओं के साथ धुंधलापन रेंडर करता है जो वास्तविक लेंस व्यवहार की नकल करते हैं — जिसमें उचित हाइलाइट डिस्क रेंडरिंग, क्रमिक फोकस संक्रमण, और गहराई-उपयुक्त धुंधलापन तीव्रता शामिल है। यह मार्गदर्शिका बताती है कि किसी भी कैमरे से ली गई तस्वीरों पर पेशेवर-गुणवत्ता वाले bokeh प्रभाव बनाने के लिए AI Filter, AI Enhance, और Background Eraser का उपयोग कैसे करें।
- AI गहराई अनुमान बाइनरी शार्प-या-ब्लर्ड मास्क के बजाय एक सतत डेप्थ मैप बनाता है, जो ऑप्टिकल bokeh की विशेषता वाले प्राकृतिक धुंधलापन ग्रेडिएंट को उत्पन्न करता है।
- AI Filter धुंधलापन तीव्रता और bokeh चरित्र दोनों को नियंत्रित करता है — सूक्ष्म वातावरणीय पृथक्करण से लेकर महंगे f/1.4 तेज़ लेंसों से मेल खाने वाले अधिकतम क्रीमी आइसोलेशन तक।
- बाल और चश्मे के फ्रेम जैसी पतली विशेषताओं को विशेषित एज प्रोसेसिंग मिलती है जो उनके बीच दिखाई देने वाली पृष्ठभूमि को धुंधला करते हुए स्ट्रैंड-स्तरीय विवरण बनाए रखती है।
- Background Eraser उत्पाद फ़ोटो के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रदान करता है जहाँ पृष्ठभूमि धुंधलापन की तुलना में पूर्ण पृष्ठभूमि प्रतिस्थापन अधिक बेहतर होता है।
- फोकस से बाहर का हाइलाइट रेंडरिंग वास्तविक लेंस अपर्चर आकृतियों की नकल करता है — गोलाकार या बहुभुजीय डिस्क जो कम्प्यूटेशनल bokeh को उसकी ऑप्टिकल यथार्थता प्रदान करते हैं।
AI गहराई अनुमान सपाट तस्वीरों से यथार्थवादी bokeh कैसे बनाता है
कृत्रिम bokeh बनाने में मूलभूत चुनौती यह निर्धारित करना है कि छवि में प्रत्येक पिक्सेल कैमरे से कितनी दूर है। एक वास्तविक लेंस इसे भौतिकी के माध्यम से पूरा करता है — विभिन्न दूरियों पर स्थित वस्तुओं से प्रकाश सेंसर के सापेक्ष विभिन्न स्थानों पर फोकस होता है, और केवल सटीक फोकल दूरी पर स्थित वस्तुएँ तेज बिंदु उत्पन्न करती हैं जबकि बाकी सब कुछ तेजी से बड़े धुंधलापन वृत्त उत्पन्न करता है। एक कम्प्यूटेशनल सिस्टम को यह जानने के लिए हर पिक्सेल की गहराई की स्पष्ट रूप से गणना करनी चाहिए कि कितना धुंधलापन लागू करना है। यह गहराई अनुमान ही वह चीज़ है जो विश्वसनीय AI bokeh को स्पष्ट रूप से कृत्रिम परिणामों से अलग करती है।
AI गहराई अनुमान उन गहराई संकेतों को पहचानकर काम करता है जो हर द्वि-आयामी तस्वीर में मौजूद होते हैं: आकार संबंध, अवरोधन, बनावट ग्रेडिएंट, वायुमंडलीय परिप्रेक्ष्य, और अंतर्धान बिंदु ज्यामिति। AI ने इन संकेतों को ज्ञात गहराई जानकारी वाली लाखों छवियों से सीखा है — जो अक्सर LiDAR-सुसज्जित कैमरों द्वारा कैप्चर की गई या स्टीरियो कैमरा जोड़ियों से उत्पन्न की गई होती हैं — और आपकी तस्वीर में हर पिक्सेल के लिए एक सतत गहराई मान का अनुमान लगाने के लिए उन्हें सामूहिक रूप से लागू करता है।
सतत डेप्थ मैप ही वह चीज़ है जो AI bokeh को प्राकृतिक बनाता है। शुरुआती स्मार्टफोन पोर्ट्रेट मोड बाइनरी डेप्थ मैप बनाते थे जहाँ प्रत्येक पिक्सेल या तो अग्रभूमि या पृष्ठभूमि होता था, जो एक स्पष्ट कटआउट प्रभाव उत्पन्न करता था। एक वास्तविक लेंस बाइनरी गहराई नहीं बनाता — फोकल प्लेन से दूरी के साथ धुंधलापन धीरे-धीरे बढ़ता है। AI गहराई अनुमान प्रत्येक पिक्सेल को एक विशिष्ट गहराई मान प्रदान करता है, इसलिए विषय तेज होता है, दो फीट पीछे की वस्तुएँ थोड़ी नरम होती हैं, और बीस फीट पीछे की वस्तुएँ भारी रूप से धुंधली होती हैं। प्रत्येक गहराई क्षेत्र को आनुपातिक रूप से भिन्न धुंधलापन मात्रा मिलती है, जो ऑप्टिकल bokeh की विशेषता वाला प्राकृतिक गहराई ग्रेडिएंट बनाती है।
- AI एक सपाट तस्वीर से आकार संबंध, अवरोधन, बनावट ग्रेडिएंट, वायुमंडलीय परिप्रेक्ष्य, और अंतर्धान बिंदु ज्यामिति सहित गहराई संकेतों को पहचानता है।
- सतत डेप्थ मैप प्रत्येक पिक्सेल को विशिष्ट दूरी मान प्रदान करते हैं, जो बाइनरी शार्प-या-ब्लर्ड मास्किंग के बजाय दूरी के साथ धीरे-धीरे बढ़ने वाले आनुपातिक धुंधलापन को सक्षम बनाता है।
- लाखों छवियों पर ज्ञात गहराई डेटा के साथ प्रशिक्षण — LiDAR और स्टीरियो कैप्चर से — AI को नियम-आधारित विधियों की तुलना में कहीं अधिक सटीक रूप से गहराई का अनुमान लगाना सिखाता है।
- दूरी के साथ क्रमिक धुंधलापन वृद्धि ही AI bokeh को अधिकांश देखने के संदर्भों में ऑप्टिकल bokeh से अप्रभेद्य बनाती है — बाइनरी मास्क हमेशा कृत्रिम दिखते हैं।
विभिन्न फोटोग्राफी शैलियों के लिए bokeh तीव्रता और चरित्र को नियंत्रित करना
सूक्ष्म bokeh — फुल-फ्रेम कैमरे पर f/2.8 से f/4 पर शूट करने के बराबर — विषय को अलग करने के लिए पर्याप्त पृष्ठभूमि नरमी प्रदान करता है जबकि सेटिंग को पहचानने योग्य रखता है। यह धुंधलापन स्तर पर्यावरणीय पोर्ट्रेट, सगाई की तस्वीरों, और लाइफस्टाइल फोटोग्राफी के लिए आदर्श है जहाँ सेटिंग कहानी में योगदान करती है लेकिन उस पर हावी नहीं होनी चाहिए।
मध्यम bokeh — f/1.8 से f/2.4 के बराबर — पृष्ठभूमि को पर्याप्त रूप से धुंधला करता है कि विशिष्ट वस्तुएँ अपहचानी हो जाती हैं, आकार और रंगों में बदल जाती हैं। यह सीमा अधिकांश पोर्ट्रेट फोटोग्राफी के लिए सबसे उपयुक्त है: चिकनी पृष्ठभूमि रेंडरिंग के साथ मजबूत विषय पृथक्करण जबकि सामान्य सेटिंग को समझने के लिए पर्याप्त गहराई संकेत बनाए रखना।
अधिकतम bokeh — f/1.2 या उससे चौड़े के बराबर — पृष्ठभूमि को शुद्ध रंग और प्रकाश में घोल देता है, जिसमें बिंदु प्रकाश स्रोत बड़ी चमकदार डिस्क बन जाते हैं। धुंधलापन का यह स्तर नाटकीय और ध्यान आकर्षित करने वाला है, जो टाइट हेडशॉट्स, उत्पाद मैक्रो फोटोग्राफी, और कलात्मक रचनात्मक कार्यों के लिए आदर्श है। चुनौती विश्वसनीयता बनाए रखना है — इन चरम अपर्चरों पर वास्तविक लेंसों का डेप्थ-ऑफ-फील्ड बहुत संकीर्ण होता है।
- सूक्ष्म bokeh समतुल्य f/2.8 से f/4 पर पृष्ठभूमि को पहचानने योग्य रखते हुए नरम करता है — पर्यावरणीय पोर्ट्रेट के लिए आदर्श जहाँ सेटिंग कहानी में योगदान करती है।
- मध्यम bokeh समतुल्य f/1.8 से f/2.4 पर पृष्ठभूमि की वस्तुओं को अज्ञात आकार और रंगों में बदल देता है — अधिकांश पोर्ट्रेट और उत्पाद फोटोग्राफी के लिए सबसे उपयुक्त।
- अधिकतम bokeh समतुल्य f/1.2 या उससे चौड़े पर पृष्ठभूमि को शुद्ध रंग और चमकदार हाइलाइट डिस्क में घोल देता है — हेडशॉट्स और कलात्मक कार्यों के लिए नाटकीय।
- विश्वसनीय अधिकतम bokeh को पूरे विषय को समान रूप से तेज रखने के बजाय फोकल प्लेन के बाहर के विषय तत्वों पर हल्का नरमी प्रभाव लागू करना चाहिए।
एज डिटेक्शन चुनौतियों से निपटना: बाल, चश्मा, और पतली विशेषताएँ
बाल कम्प्यूटेशनल bokeh के लिए सबसे चुनौतीपूर्ण किनारा है क्योंकि अलग-अलग स्ट्रैंड सबपिक्सेल-पतले होते हैं और जटिल पारदर्शिता पैटर्न बनाते हैं जहाँ स्ट्रैंड्स के बीच पृष्ठभूमि दिखाई देती है। एक गहराई अनुमान प्रणाली जो प्रत्येक पिक्सेल को या तो विषय या पृष्ठभूमि के रूप में वर्गीकृत करती है, बालों पर अनिवार्य रूप से विफल होगी क्योंकि बालों के किनारे के कई पिक्सेल में बाल स्ट्रैंड और पृष्ठभूमि दोनों तत्व होते हैं।
AI गहराई अनुमान बालों के किनारों पर संभाव्यता-आधारित गहराई संक्रमण प्रदान करके पारंपरिक विधियों की तुलना में बालों को बेहतर ढंग से संभालता है। एक पिक्सेल जो साठ प्रतिशत बाल और चालीस प्रतिशत पृष्ठभूमि है, उसे एक मिश्रित उपचार मिलता है जो पृष्ठभूमि योगदान को धुंधला करता है जबकि बाल स्ट्रैंड योगदान को तेज रखता है। यह सॉफ्ट मैटिंग दृष्टिकोण प्राकृतिक दिखने वाले बालों के किनारे उत्पन्न करता है जिसमें अलग-अलग स्ट्रैंड धुंधली पृष्ठभूमि के खिलाफ अपनी परिभाषा बनाए रखते हैं।
चश्मे के फ्रेम, कान की बालियाँ, और अन्य छोटे सहायक उपकरण एक अलग चुनौती प्रस्तुत करते हैं। ये वस्तुएँ चेहरे के समान गहराई पर होती हैं लेकिन इनके जटिल आकार होते हैं जिन्हें गहराई अनुमान भूल सकता है। AI Enhance प्रारंभिक bokeh पास के बाद उच्च-आवृत्ति विस्तार पैटर्न का विश्लेषण करके इन डिटेक्शन को परिष्कृत करता है, यह पहचानते हुए कि चश्मे के फ्रेम और आभूषणों में विशिष्ट एज विशेषताएँ होती हैं जिन्हें तेज अग्रभूमि तत्वों के रूप में संरक्षित किया जाना चाहिए।
- बाल सबसे चुनौतीपूर्ण किनारा है क्योंकि अलग-अलग स्ट्रैंड सबपिक्सेल पारदर्शिता पैटर्न बनाते हैं — AI बाइनरी पिक्सेल वर्गीकरण के बजाय संभाव्यता-आधारित सॉफ्ट मैटिंग का उपयोग करता है।
- सॉफ्ट मैटिंग बालों के किनारे वाले पिक्सेल को मिश्रित गहराई संक्रमण प्रदान करती है, स्ट्रैंड्स के बीच दिखाई देने वाली पृष्ठभूमि को धुंधला करते हुए स्ट्रैंड परिभाषा को संरक्षित करती है।
- चश्मे के फ्रेम और पतले सहायक उपकरण पृष्ठभूमि के रूप में गलत वर्गीकृत हो सकते हैं — AI Enhance उच्च-आवृत्ति विस्तार पैटर्न पहचान का उपयोग करके प्रारंभिक bokeh पास के बाद इन्हें परिष्कृत करता है।
- समस्याग्रस्त मामलों के लिए, केवल पृष्ठभूमि क्षेत्र पर लागू Background Eraser यह मैन्युअल नियंत्रण प्रदान करता है कि कौन से तत्व धुंधलापन प्राप्त करें और कौन से तेज रहें।
उत्पाद फोटोग्राफी और ई-कॉमर्स के लिए Bokeh
Bokeh उत्पाद फोटोग्राफी के लिए समान रूप से शक्तिशाली है जहाँ उत्पाद को उसके परिवेश से अलग करने से दर्शक को वस्तु के विवरण और डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है। एक व्यस्त पृष्ठभूमि वाली मेज पर फोटो खिंचवाया गया आभूषण का एक टुकड़ा फ्रेम के हर तत्व के साथ देखने में प्रतिस्पर्धा करता है। AI bokeh लागू करने वाली उसी तस्वीर में आभूषण एक चिकनी, धुंधली पृष्ठभूमि के खिलाफ अलग हो जाता है जो विकर्षणों को समाप्त करता है जबकि सेटिंग को संप्रेषित करने के लिए पर्याप्त पर्यावरणीय संदर्भ बनाए रखता है।
खाद्य फोटोग्राफी एक और क्षेत्र है जहाँ AI bokeh स्मार्टफोन शॉट्स को पेशेवर दिखने वाली सामग्री में बदल देता है। एक रेस्तरां की मेज पर भोजन की प्लेट में अक्सर पृष्ठभूमि में नमक शेकर्स, नैपकिन होल्डर, और टेबल सतह की अव्यवस्था होती है। AI bokeh भोजन को तेज रखता है जबकि इन विकर्षणों को गर्म रंगों के भूख बढ़ाने वाले धुंधलापन में घोल देता है। सोशल मीडिया या खाद्य वितरण प्लेटफार्मों पर पोस्ट करने वाले रेस्तरां के लिए, यह एकल संपादन चरण फोन फ़ोटो को नाटकीय रूप से उन्नत करता है।
उत्पाद फोटोग्राफी के लिए जहाँ धुंधलापन की तुलना में पूर्ण पृष्ठभूमि हटाना अधिक बेहतर हो — जैसे कि ई-कॉमर्स लिस्टिंग जिनमें सफेद पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है — Background Eraser वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रदान करता है। हालांकि, कई उत्पाद संदर्भ पूर्ण पृथक्करण के बजाय bokeh द्वारा प्रदान किए गए गहराई संकेत से लाभान्वित होते हैं। धुंधली कार्यालय पृष्ठभूमि वाली कलाई पर एक घड़ी सफेद रंग पर तैरती उसी घड़ी की तुलना में अधिक वांछनीय दिखती है।
- Bokeh के साथ उत्पाद फोटोग्राफी उत्पाद स्पष्टता और आकांक्षात्मक संदर्भ दोनों प्रदान करती है — अक्सर शुद्ध सफेद कटआउट या अव्यवस्थित लाइफस्टाइल फ़ोटो की तुलना में बेहतर रूपांतरण करती है।
- खाद्य फोटोग्राफी AI bokeh से नाटकीय रूप से लाभान्वित होती है जो व्यंजन को गर्म, भूख बढ़ाने वाली पृष्ठभूमि धुंधलापन के खिलाफ अलग करता है जबकि हर भोजन बनावट को तेज रखता है।
- Background Eraser ई-कॉमर्स सफेद पृष्ठभूमि के लिए बेहतर है, लेकिन कई मार्केटिंग संदर्भ गहराई संकेत और लाइफस्टाइल संदर्भ से लाभान्वित होते हैं जिसे bokeh संरक्षित करता है।
- Bokeh और पृष्ठभूमि हटाने के बीच चुनाव प्लेटफॉर्म और उद्देश्य पर निर्भर करता है — लाइफस्टाइल मार्केटिंग bokeh का पक्ष लेती है जबकि उत्पाद विवरण पृष्ठ साफ पृथक्करण का पक्ष लेते हैं।
AI bokeh की ऑप्टिकल bokeh से तुलना: क्या देखना चाहिए
कम्प्यूटेशनल bokeh की सबसे अधिक बताने वाली विशेषता हाइलाइट रेंडरिंग है। ऑप्टिकल bokeh फोकस से बाहर के बिंदु प्रकाश स्रोतों को चमकदार डिस्क में बदल देता है जिनका आकार लेंस अपर्चर को दर्शाता है — सात ब्लेड सप्तभुजीय डिस्क उत्पन्न करते हैं, नौ ब्लेड अधिक गोलाकार डिस्क उत्पन्न करते हैं, और गोलाकार ब्लेड पूरी तरह से गोल डिस्क उत्पन्न करते हैं। AI bokeh जो हाइलाइट्स को आकार वाली डिस्क के बजाय सरल Gaussian धुंधलापन के रूप में रेंडर करता है, वास्तविक लेंस व्यवहार से परिचित किसी भी व्यक्ति को सूक्ष्म रूप से गलत लगता है।
दूसरी विशेषता bokeh गुणवत्ता है — क्या फोकस से बाहर के क्षेत्र चिकने और सुखद हैं या व्यस्त और ध्यान भंग करने वाले। लेंस ऑप्टिक्स में, यह गोलाकार विपथन विशेषताओं पर निर्भर करता है। अंडर-करेक्टेड विपथन वाले लेंस नरम किनारों वाली हाइलाइट डिस्क के साथ चिकना bokeh उत्पन्न करते हैं। सबसे अच्छा AI bokeh प्रीमियम लेंस आउटपुट जैसी दिखने वाली नरम किनारों वाली हाइलाइट्स के साथ इस विशेषता का अनुकरण करता है।
गहराई संक्रमण सटीकता तीसरा संकेतक है। ऑप्टिकल डेप्थ-ऑफ-फील्ड का दूरी से एक विशिष्ट गणितीय संबंध है — फोकल प्लेन से दूरी के वर्ग के साथ धुंधलापन बढ़ता है। विषय से थोड़ा पीछे की वस्तुएँ बमुश्किल बोधगम्य धुंधलापन दिखाती हैं जबकि दोगुनी दूर की वस्तुएँ चार गुना धुंधलापन दिखाती हैं। AI गहराई अनुमान जो रैखिक धुंधलापन स्केलिंग लागू करता है, एक सूक्ष्म रूप से अप्राकृतिक रूप बनाता है, और उच्चतम गुणवत्ता वाला AI bokeh वास्तविक ऑप्टिक्स की असममित आगे-पीछे की विशेषताओं को पुन: उत्पन्न करता है।
- ऑप्टिकल हाइलाइट डिस्क लेंस अपर्चर आकार को दर्शाती हैं — सात ब्लेड सप्तभुजीय डिस्क उत्पन्न करते हैं, नौ ब्लेड अधिक गोलाकार डिस्क उत्पन्न करते हैं — सबसे अच्छा AI bokeh इन आकृतियों को सही ढंग से रेंडर करता है।
- सुखद bokeh गुणवत्ता के लिए नरम किनारों वाली हाइलाइट डिस्क की आवश्यकता होती है जो धीरे-धीरे फीकी होती हैं, जो प्रीमियम लेंसों की विशेषता वाले अंडर-करेक्टेड गोलाकार विपथन की नकल करती हैं।
- वास्तविक ऑप्टिक्स में फोकल प्लेन से दूरी के वर्ग के साथ धुंधलापन बढ़ता है — AI bokeh को प्रति गहराई वृद्धि समान धुंधलापन लागू करने के बजाय इस गैर-रैखिक संबंध का पालन करना चाहिए।
- अग्रभूमि और पृष्ठभूमि धुंधलापन में अलग-अलग ऑप्टिकल विशेषताएँ होती हैं — अग्रभूमि अधिक कठोर किनारों वाली होती है जबकि पृष्ठभूमि चिकनी होती है — और AI bokeh को इस विषमता को पुन: उत्पन्न करना चाहिए।
स्रोत
- Depth Estimation and Bokeh Rendering Using Deep Neural Networks — arXiv
- Understanding Bokeh and Depth of Field in Photography — Cambridge in Colour
- Computational Bokeh: Advances in Portrait Mode Photography — Google AI Blog