Глубокое обучение

Глубокое обучение привело к крупным достижениям в области редактирования фотографий с помощью ИИ с 2012 года, когда глубокие нейронные сети впервые продемонстрировали сверхчеловеческую точность распознавания изображений в конкурсе ImageNet. Сети с десятками или сотнями слоев могут научиться понимать содержимое изображения на нескольких уровнях абстракции. Ранние слои обнаруживают простые элементы, такие как края и цвета. Средние слои объединяют их в текстуры и формы. Глубокие слои распознают целые объекты и сцены. Именно такое иерархическое понимание позволяет инструментам искусственного интеллекта принимать интеллектуальные решения по редактированию на основе содержимого изображения.\n\nПрактическое влияние глубокого обучения на редактирование фотографий является преобразующим. До глубокого обучения автоматизированные инструменты полагались на созданные вручную правила и простые эвристики. Для удаления фона пользователям требовалось щелкать по краям. Удаление объекта оставило видимые артефакты. Улучшение изображения применяло единые настройки. Глубокое обучение заменило эти ограничения инструментами, которые понимают, на что они смотрят, и реагируют соответствующим образом.\n\nГлубокое обучение требует больших наборов обучающих данных и значительных вычислительных ресурсов. Обучение современной модели изображения может потребовать миллионов изображений и недель обработки на специализированном оборудовании. Однако после обучения модель может обрабатывать отдельные изображения за секунды или миллисекунды. Именно из-за этой асимметрии — дорого в обучении и дешево в использовании — инструменты на основе глубокого обучения могут предлагать результаты профессионального качества по доступным для потребителя ценам.\n\nПакет продуктов Magic Magic Eraserire основан на технологии глубокого обучения. Модели, обеспечивающие удаление объектов, извлечение фона, улучшение изображений и генерацию контента, представляют собой глубокие нейронные сети, обученные на больших наборах данных фотографий. Эти модели продолжают совершенствоваться по мере развития методов обучения и роста обучающих данных. Каждое последующее поколение модели дает значительно лучшие результаты — более точное обнаружение границ, более реалистичное создание контента и более точную цветопередачу. Это означает, что один и тот же рабочий процесс пользователя, заключающийся в загрузке фотографии и нажатии кнопки, дает все более профессиональные результаты, поскольку базовые модели глубокого обучения уточняются и переобучаются на более крупных и разнообразных наборах данных изображений.