Компьютерную программу научили управлять погодой на фотографиях

NNq3wcVA-vs1

На пейзажных снимках можно будет менять сезон, время суток и погодные условия.

На фото:помимо функции активной модификации, программа позволяет искать в фотобанках изображения с помощью интуитивно-понятного языка.

Ученые из Брауновского университета разработали программу для обработки изображений, которая позволяет изменять погоду, время суток и даже сезон на пейзажной фотографии. Информация о разработке программы приводится на сайте университета и в препринте авторов.

В основе программы лежит принцип машинного обучения: разработчики составили базу пейзажных фотографий, полученных со 101 веб-камеры, которые делали снимки с одного и того же ракурса при самых разнообразных погодных условиях и в разное время суток. Затем через краудсорсинговую платформу авторы попросили людей обработать около 8000 полученных фотографий, присваивая им определенные метки: «солнечно», «облачно», «темно», «светло», даже «загадочно» или «сентиментально», в общей сложности был составлен список из 40 меток. В результате этой операции, программа обучилась распознавать, какими характерными признаками обладает то или иное состояние. В качестве интерфейса авторы использовали текстовые команды, приближенные к живому языку, например: «более солнечно», или «добавь дождя».

Полученная программа не просто меняет цвет неба или изменяет контраст снимка. Изменения касаются очень многих аспектов: зимой на земле появляется снег, в дождь резко ухудшается видимость, осенью листва краснеет или желтеет, и так далее. Авторы признают, что с профессиональной точки зрения такая обработка фотографий может оказаться недостаточной, однако, она может послужить отправной точкой и сэкономть время, необходимое на обработку фотографии с нуля. Их разработка прежде всего заинтересует любителей, чье мастерство в обработке фотографий невелико. При помощи такой программы можно будет быстро добиться желаемого вида от любого пейзажа при помощи естественно звучащих команд.

Машинное обучение широко применяются в тех областях, где известно, что существует некий шаблон, под который попадают все входящие данные, но точный вид этого шаблона установить невозможно, например, из-за огромного числа переменных. Компьютерная программа обучается или на выборке уже обработанных данных — например, программа, принимающая изначальное решение о выдачи кредита, получает для обучения обезличенное портфолио предыдущих клиентов банка; или в ходе своей работы — так учатся программы, которые играют в настольные игры, шахматы или го, к примеру. Победа или поражение в партии являются оценкой ходов, которые делала программа.