Qora va oq rangdagi fotosuratni qanday rangga aylantirish mumkin: qora va oq rangdagi fotosuratlarni avtomatik ravishda ranglantirish uchun 4 ta xizmat haqida malumot

Va endi fotosurat olingan sharoitlarni aniq nusxalash mumkin emas. Siz faqat rasmni bo’yashga harakat qilishingiz va fotografning o’sha paytda ko’rgan narsalarini tasavvur qilishga urinib ko’rishingiz mumkin. Bu haqiqiy sehr va vaqt sayohatiga o’xshash narsadir.

Endi har kim tarixiy fotosuratlarga yoki, masalan, o’z farzandlarining (yoki ota-onalarining) fotoalbomlariga rang qo’shishi mumkin.

♥ MAVZUGA: IPhone-da slap effekti (uzoq vaqt ta’sir qilish) bilan qanday suratga olish mumkin: 2 usul.

«Ranglar» onlayn-xizmatida qora va oq fotosuratni rangga qanday o’zgartirish mumkin

Singapurda joylashgan GovTech dasturchilari va tahlilchilari sun’iy intellektga asoslangan Colorise nomli loyihani boshlashdi va klassik eski fotosuratlarni ranglashdi. Jamoaning maqsadi ishonchli rangli tasvirlarni yaratishdir. Ammo yangi fotosurat haqiqiy tasviriy vaziyatning aniq ifodasi ekanligiga hech kim kafolat berolmaydi. Aytish kerakki, rang berish yaxshi o’rganilgan soha. Rossiyada hech bo’lmaganda ikkinchi hayotni olgan klassik qora va oq rangli klassik filmlarni eslash mumkin. Natija mukammal bo’lishi mumkin emas: ba’zi fotosuratlar yaxshiroq ishlangan, boshqalari esa yomonroq. Shuningdek, yangi surat hammaga yoqmaydi.

Xizmat yaratuvchilari foydalanuvchilar tomonidan yuklangan fotosuratlar uchinchi shaxslar bilan bo’lishmasligiga kafolat beradi. Keling, ushbu qiziqarli sayt qanday paydo bo’lganligi haqida bir oz to’xtalamiz.

Fotosuratlarni qo’lda bo’yash ko’p vaqt talab qiladigan jarayondir. Birinchidan, mutaxassis asarning tarixiy, madaniy va geografik sharoitlarini batafsil o’rganishi va kerakli kerakli ranglarni tanlashi kerak. Keyin dasturlar yordamida qora va oq fotosurat ranglanadi. Ko’pincha bu odatiy fotoshop. Bu juda soddalashtirilgan sxema. Xuddi shunday, kompyuter dasturi ham muammolarni hal qiladi. O’tgan tajribani hisobga olgan holda siz qora va oq fonda moslamalarni aniqlashingiz va ular uchun maqbul rangni belgilashingiz kerak. Keyin rang paydo bo’ladi.

Singapurlik guruh adversarial generative networks (GAN) deb nomlangan chuqur o’rganish texnikasidan foydalangan. U millionlab parametrlarga ega neyron tarmoqni o’z ichiga oladi, u tasvirning xususiyatlariga qarab turli xil qora va oq piksellarning rang qiymatlarini bashorat qilishga harakat qiladi, va shunga o’xshash fotosuratlar bilan solishtirganda hosil bo’lgan ranglarning fotorealizmini aniqlashga harakat qiladi. Agar generator «soxta» ranglar hosil qilsa, model o’z-o’zini o’rganishda davom etadi.

Modelni tayyorlash uchun 500.000 ming dona eski fotosuratlar to’plami va ko’plab NVIDIA V100 GPU-lar ishlatilgan. Natijalarni yaxshilash uchun Google-ning ochiq rasmlar kutubxonasidan foydalanildi. Bu tanadagi asl model yaxshi ishlamagan qismlariga yordam berdi: aniqlash qiyin bo’lgan qo’llar, oyoqlar va oyoq-qo’llar. Google yordami ham o’rganish tezligini oshirdi.

Dastlab, model ofis ichidagi mahalliy klasterda ishlaydi, unga faqat ishlab chiquvchilar guruhi kirish imkoniyatiga ega edi. Natija hamma uchun ko’rinishi uchun veb-dastur kerak bo’lib, u orqali xizmat tashqaridan so’rovlar qabul qilishi mumkin edi. Google platformasi bulutli provayder sifatida tanlandi. Bu sizga hujumlardan himoya qilish, statik tarkibni saqlash va keshlash, yukni muvozanatlash va tarqatish imkonini beradi.

Bo’yash bosqichi juda ko’p hisoblash quvvatini talab qiladi va taxminan 3 soniya davom etadi. NGINX-server orqa tomonda so’rovlarni tartibga solish vazifasini bajaradi. Kiruvchi so’rovlar tezligi orqa xizmatlar tezligidan oshib ketsa, foydalanuvchidan keyinroq qayta urinib ko’rishingizni so’rashingiz mumkin. Arxitekturaning asosiy nuqtasi trafik hajmiga qarab virtual mashinalarning avtomatik masshtablashidir. Bu pulni tejashga imkon beradi, chunki qo’shimcha quvvat faqat so’ralganda faollashadi.

Colourise xizmati yuqori aniqlikdagi tasvirlarda yaxshi ishladi, bu erda fotosuratning muhim qismini odamlar egallaydi. Manzaralar unga ham foydali. Olingan rasmlar, agar ular o’quv majmuasidagi narsalarni o’z ichiga olgan bo’lsa, ishonchli ko’rinadi. Model ularni to’g’ri aniqlaydi va mos ravishda bo’yaydi.

Agar rasmda tanib bo’lmaydigan narsa paydo bo’lsa, u qiziq okklyuziya effektini keltirib chiqarishi mumkin. Kompyuterni ko’rishda bu qisman ko’rsatilgan ob’ektlarni aniqlash qiyinligi bilan bog’liq bo’lgan asosiy muammo.

♥ MAVZUGA: Siz ishonishingiz mumkin bo’lgan eng mashhur 30 ta soxta fotosurat

Boshqa shunga o’xshash xizmatlar: Algoritmiya va rang

Colourise xizmati noyob emas, uning raqibi hech bo’lmaganda mashhur Algoritmiya. Artemiy Lebedev o’zining «Rang» deb nomlangan rivojlanishiga ega. Variantlarning xilma-xilligi bizning foydamizga o’ynaydi, foydalanuvchilar, har doim ham u yoki bu manbaning eng yaxshi natijasini tanlash mumkin.

Bu erda biz turli xil chizmalar, eskizlar, eskizlar va boshqa rasmlarni avtomatik ravishda bo’yash uchun juda yaxshi bo’lgan Paintschainer xizmatini ham eslatib o’tishimiz kerak.