Aprendizado profundo

O aprendizado profundo impulsionou os principais avanços na edição de fotos com IA desde 2012, quando as redes neurais profundas demonstraram pela primeira vez uma precisão sobre-humana no reconhecimento de imagens na competição ImageNet. Redes com dezenas ou centenas de camadas podem aprender a compreender o conteúdo da imagem em vários níveis de abstração. As primeiras camadas detectam recursos simples, como bordas e cores. As camadas intermediárias combinam isso em texturas e formas. Camadas profundas reconhecem objetos e cenas completos. Essa compreensão hierárquica é o que permite que as ferramentas de IA tomem decisões de edição inteligentes com base no conteúdo da imagem.\n\nO impacto prático do aprendizado profundo na edição de fotos é transformador. Antes do aprendizado profundo, as ferramentas automatizadas dependiam de regras elaboradas à mão e heurísticas simples. A remoção do fundo exigia que os usuários clicassem perto das bordas. A remoção de objetos deixou artefatos visíveis. O aprimoramento de imagem aplicou ajustes uniformes. O aprendizado profundo substituiu essas limitações por ferramentas que entendem o que estão vendo e respondem adequadamente.\n\nO aprendizado profundo requer grandes conjuntos de dados de treinamento e recursos computacionais significativos. O treinamento de um modelo de imagem de última geração pode exigir milhões de imagens e semanas de processamento em hardware especializado. No entanto, uma vez treinado, o modelo pode processar imagens individuais em segundos ou milissegundos. Essa assimetria — caro para treinar, barato para usar — ​​é o motivo pelo qual as ferramentas baseadas em aprendizagem profunda podem oferecer resultados de qualidade profissional a preços acessíveis ao consumidor.\n\nO conjunto de produtos Magic Magic Eraserire é baseado em tecnologia de aprendizagem profunda. Os modelos que potencializam a remoção de objetos, a extração de fundo, o aprimoramento de imagens e a geração de conteúdo são todos redes neurais profundas treinadas em grandes conjuntos de dados de fotografias. Esses modelos continuam a melhorar à medida que as técnicas de treinamento avançam e os dados de treinamento aumentam. Cada geração sucessiva de modelo oferece resultados mensuravelmente melhores – detecção de bordas mais precisa, geração de conteúdo mais realista e reprodução de cores mais precisa – o que significa que o mesmo fluxo de trabalho do usuário de carregar uma foto e clicar em um botão produz resultados cada vez mais profissionais à medida que os modelos de aprendizagem profunda subjacentes são refinados e treinados novamente em conjuntos de dados de imagens maiores e mais diversos.