Исследователи обучили нейросеть значительно улучшать качество снимков, сделанных при слабом освещении.
При съемке в условиях низкой освещенности на низких значениях ISO и с длинными выдержками обязательно потребуется штатив; к тому же движущиеся предметы в кадре будут размытыми. Если же снимать в тех же условиях на высоких ISO, с короткой выдержкой, то качество картинки падает, появляется много цифрового шума. Новый алгоритм работы искусственного интеллекта позволяет взять лучшее от обоих вариантов: качество низких значений ISO и короткие выдержки.
В новой публикации группы ученых из Иллинойского университета в Урбане-Шампейне и компании Intel рассказывается о том, как исследователи научили ИИ улучшать качество снимков, сделанных при слабом освещении. Результат — гораздо более чистые и пригодные для использования фотографии, чем те же самые кадры, снятые “обычным” способом, с высоким значением ISO. Работа называется Learning to See in the Dark (“Учась видеть в темноте”).
Программе представили множество пар снимков, где каждая пара состояла из RAW-фотографий с короткой и длинной выдержкой.
С помощью этих пар нейронная сеть училась создавать эквиваленты изображений с длинной выдержкой из RAW-изображений, снятых с короткой экспозицией.
Результаты впечатляют: из файлов RAW, обработанных с помощью обученного ИИ, удалось получить снимки с гораздо меньшим шумом и гораздо более точной цветопередачей, чем могут дать кадры, снятые на высоких ISO.
Пример 1
Пример 2
Пример 3
Пример 4
Пример 5
Пример 6
Другие сравнительные примеры и технические детали эксперимента представлены на сайте проекта.
“Эксперименты демонстрируют многообещающие результаты: успешное подавление шума и верное преобразование цветов”, — пишут авторы, но отмечают, что это лишь верхушка айсберга. Эта работа закладывает основу для дальнейших исследований. Например, попытаться научить ИИ самостоятельно определять оптимальное значение ISO для каждого конкретного изображения.
