Обработка фото нейросетью: принципы работы, лучшие сервисы

Нейросети обеспечивают эффективную обработку изображений для множества задач. В данной статье будут рассмотрены принципы работы и лучшие сервисы для внедрения алгоритмов машинного обучения на основе нейросетей для обработки фотографий.

Нейросеть последовательно проходит через каждую пиксель изображения и применяет функцию, ее входные параметры и параметры вывода задаются вручную. На более высоких слоях сети, более сложные параметры могут быть включены для решения данного задания.

В процессе обработки сеть может быть обучена для понятия деталей и составляющих исходного изображения и их взаимосвязи. Например, сеть может быть обучена для распознавания лиц на фотографии и отметки на ней различных особенностей: глаза, нос и улыбка.

Сегодня многие сервисы предлагают широкий спектр машинных алгоритмов по обработки фото:

• Clarifai - платформа для распознавания образов, предлагающая различные варианты поиска изображений, такие как выражения, идеи и атрибуты;
• Google Cloud Vision - сервис поиска изображений, предоставляющий инструменты, нацеленные на распознавание таких понятий, как текст, объекты и лица на фотографиях;
• Image-Net - самая большая база данных изображений для машинного обучения;
• Face++ - мощный инструмент для распознавания лиц на фотографиях;
• Auto-Enhance.ai - сервис для автоматического улучшения и преобразования снимков.

Вот в нескольких словах основные принципы работы нейросети для процесса обработки фото. Для внедрения алгоритмов машинного обучения можно использовать несколько предлагаемых сервисов.

Зачем нужна обработка фото нейросетью

Зачем нужна обработка фото нейросетью? Обработка фото нейросетью включает преобразование изображения с помощью искусственного нейронного сети. Такая обработка может быть полезна для улучшения качества изображения и для автоматизации некоторых процессов фотографии. Вот некоторые задачи, которые могут быть выполнены с помощью обработки фото нейросетью:

• Улучшение качества цвета и контраста фотографии.
• Автоматизация отсечения темных областей вокруг вашего изображения.
• Автоматизация процесса лайтбокса.
• Распознавание лиц на фотографии.
• Создание анимации или восходящих динамических изображений из фотографий.

Плюсы и минусы использования нейросетей для обработки фото

Использование нейросетей для обработки фото предоставляет целый ряд преимуществ, а также некоторые неудобства. Вот основные из них:

• Плюсы:
  • Быстрое выполнение: нейросети позволяют автоматизировать процесс обработки фотографий, который может занимать значительное время, если производить его вручную.
  • Надежность: используя нейросети, можно достичь надежного результата, а применение стандартных процессов тратит много времени.
• Минусы:
  • Стоимость: разработка нейросети, ее хранение и обслуживание обычно дорого стоят. Такая система подразумевает высокие затраты на поддержку и обслуживание.
  • Отсутствие гибкости: хотя система достаточно гибкая и легко может измениться под изменяющиеся требования, отслеживание таких изменений может оказаться дорогостоящим процессом.

13 сервисов для обработки изображений и фото нейросетью

Ниже приведен список сервисов для обработки изображений и фото нейросетью:

• 1. Adobe Photoshop: мощное приложение для редактирования фотографий и изображений, в котором используется нейросетевой алгоритм для автоматической обработки.
• 2. Deep Dream: сервис для модификации изображений с помощью генеративно-состязательной нейросети (GAN).
• 3. Prisma: сервис для картинообразования с помощью нейросетевого алгоритма.
• 4. BrainStudio: приложение для изменения изображений с помощью алгоритма глубокого обучения.
• 5. FaceApp: сервис для изменения возраста и пола лица на фотографиях с использованием нейросетевых технологий.
• 6. Hootsuite: сервис для создания и модификации изображений, использующий нейросетевой алгоритм.
• 7. LG ThinQ: платформа для качественной обработки фотографий и изображений с использованием нейросетевого алгоритма.
• 8. Fotor: платформа для корректировки цвета и эффектов на изображениях с использованием алгоритма глубокого обучения.
• 9. Affinity Photo: приложение для редактирования фотографий с использованием алгоритма глубокого обучения.
• 10. Lens Studio: сервис для изменения и добавления эффектов на фоточки с помощью алгоритма глубокого обучения.
• 11. AI Image Enlarger: сервис для увеличения размера изображений при помощи алгоритма нейросети.
• 12. Gigapixel AI: программное обеспечение для искажения изображений средствами нейросетевого алгоритма.
• 13. Colorly AI: сервис для редактирования цветовых эффектов изображений с использованием генеративно-состязательной нейросети.

Пример обработки фото нейросетью Midjourney

Midjourney является простым и понятным инструментом для обработки изображений нейросетями. Модель DeepLabV3+, используемая для детальной сегментации изображений, максимально автоматизирована, что позволяет анализировать большие и плотно заполненные данные. Ниже приведен пример настройки и обработки фото нейросетью Midjourney:

• Шаг 1. Выберите модель, которую вы хотите использовать. Midjourney предлагает использовать модель DeepLabV3+ для сегментации изображений.
• Шаг 2. Загрузите изображение на Midjourney. Воспользуйтесь драг-энд-дроп функцией или загрузкой из удаленного хранилища.
• Шаг 3. Настройте сеть и запустите процесс обработки. Здесь вы можете выбрать тип изображения, а также передать дополнительные параметры для обработки.
• Шаг 4. Готово! Midjourney даст вам готовое изображение, где сегментированные элементы будут выделены различными цветами.

Midjourney идеально подходит для анализа изображений и для автоматизации процесса машинного обучения. После окончания процесса обработки изображений вы получите оценку точности, а также готовый результат, сразу готовый для использования.