Derin Öğrenme

Derin öğrenme, derin sinir ağlarının ImageNet yarışmasında insanüstü görüntü tanıma doğruluğunu ilk kez gösterdiği 2012'den bu yana yapay zeka fotoğraf düzenlemesinde büyük ilerlemelere yol açtı. Düzinelerce veya yüzlerce katmana sahip ağlar, görüntü içeriğini birden fazla soyutlama düzeyinde anlamayı öğrenebilir. İlk katmanlar, kenarlar ve renkler gibi basit özellikleri algılar. Orta katmanlar bunları doku ve şekiller halinde birleştirir. Derin katmanlar tüm nesneleri ve sahneleri tanır. Bu hiyerarşik anlayış, yapay zeka araçlarının görüntü içeriğine göre akıllı düzenleme kararları almasını sağlayan şeydir.\n\nDerin öğrenmenin fotoğraf düzenleme üzerindeki pratik etkisi dönüştürücüdür. Derin öğrenmeden önce, otomatik araçlar elle hazırlanmış kurallara ve basit buluşsal yöntemlere dayanıyordu. Arka planın kaldırılması, kullanıcıların yakın kenarlara tıklamasını gerektiriyordu. Nesnenin kaldırılması görünür eserler bıraktı. Görüntü iyileştirmede tek tip ayarlamalar uygulandı. Derin öğrenme, bu sınırlamaların yerini, neye baktıklarını anlayan ve buna göre yanıt veren araçlarla değiştirdi.\n\nDerin öğrenme, büyük eğitim veri kümeleri ve önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Son teknoloji ürünü bir görüntü modelinin eğitilmesi, milyonlarca görüntünün ve özel donanım üzerinde haftalarca süren işlemlerin yapılmasını gerektirebilir. Bununla birlikte, model eğitildikten sonra tek tek görüntüleri saniyeler veya milisaniyeler içinde işleyebilir. Eğitilmesi pahalı, kullanımı ucuz olan bu asimetri, derin öğrenme destekli araçların tüketicinin erişebileceği fiyatlarla profesyonel kalitede sonuçlar sunabilmesinin nedenidir.\n\nMagic Magic Eraserire ürün paketi, derin öğrenme teknolojisi üzerine kurulmuştur. Nesne kaldırma, arka plan çıkarma, görüntü iyileştirme ve içerik oluşturmayı destekleyen modellerin tümü, büyük fotoğraf veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin sinir ağlarıdır. Bu modeller, eğitim teknikleri ilerledikçe ve eğitim verileri büyüdükçe gelişmeye devam ediyor. Birbirini takip eden her model oluşturma, ölçülebilir derecede daha iyi sonuçlar sağlar - daha hassas kenar algılama, daha gerçekçi içerik oluşturma ve daha doğru renk üretimi - bu, bir fotoğraf yükleme ve bir düğmeyi tıklatma gibi aynı kullanıcı iş akışının, temeldeki derin öğrenme modelleri daha büyük, daha çeşitli görüntü veri kümeleri üzerinde geliştirilip yeniden eğitildikçe, giderek daha profesyonel sonuçlar ürettiği anlamına gelir.