딥러닝

딥 러닝은 2012년부터 심층 신경망이 ImageNet 대회에서 초인적인 이미지 인식 정확도를 처음으로 입증한 이후 AI 사진 편집 분야의 주요 발전을 주도해 왔습니다. 수십 또는 수백 개의 레이어가 있는 네트워크는 여러 추상화 수준에서 이미지 콘텐츠를 이해하는 방법을 배울 수 있습니다. 초기 레이어는 가장자리 및 색상과 같은 간단한 특징을 감지합니다. 중간 레이어는 이를 텍스처와 모양으로 결합합니다. 심층 레이어는 완전한 객체와 장면을 인식합니다. 이러한 계층적 이해를 통해 AI 도구는 이미지 콘텐츠를 기반으로 지능적인 편집 결정을 내릴 수 있습니다.\n\n사진 편집에 대한 딥 러닝의 실질적인 영향은 혁신적입니다. 딥러닝 이전에는 자동화된 도구는 직접 만든 규칙과 간단한 경험적 방법에 의존했습니다. 배경을 제거하려면 사용자가 가장자리 근처를 클릭해야 했습니다. 개체 제거로 인해 눈에 보이는 아티팩트가 남습니다. 이미지 향상은 균일한 조정을 적용했습니다. 딥 러닝은 이러한 제한 사항을 보고 있는 내용을 이해하고 그에 따라 대응하는 도구로 대체했습니다.\n\n딥 러닝에는 대규모 교육 데이터 세트와 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 최첨단 이미지 모델을 교육하려면 수백만 개의 이미지가 필요할 수 있으며 특수 하드웨어에서 몇 주 동안 처리해야 할 수도 있습니다. 그러나 일단 훈련되면 모델은 몇 초 또는 밀리초 안에 개별 이미지를 처리할 수 있습니다. 학습 비용이 많이 들고 사용 비용이 저렴한 이러한 비대칭성은 딥 러닝 기반 도구가 소비자가 접근할 수 있는 가격으로 전문가 수준의 결과를 제공할 수 있는 이유입니다.\n\nMagic Magic Eraserire 제품군은 딥 러닝 기술을 기반으로 구축되었습니다. 객체 제거, 배경 추출, 이미지 향상 및 콘텐츠 생성을 지원하는 모델은 모두 대규모 사진 데이터 세트에 대해 훈련된 심층 신경망입니다. 훈련 기술이 발전하고 훈련 데이터가 증가함에 따라 이러한 모델은 계속해서 개선됩니다. 각각의 연속적인 모델 생성은 더 정밀한 가장자리 감지, 더 사실적인 콘텐츠 생성, 더 정확한 색상 재현 등 측정 가능하게 더 나은 결과를 제공합니다. 즉, 사진을 업로드하고 버튼을 클릭하는 동일한 사용자 워크플로는 기본 딥 러닝 모델이 더 크고 더 다양한 이미지 데이터 세트에서 개선되고 재교육됨에 따라 점점 더 전문적인 결과를 생성한다는 것을 의미합니다.