このソフトウェアは、ある画像のスタイルを別の画像に転送します。

写真を向上させるために写真編集ソフトウェアを使用することは、最近かなり一般的です。 恐ろしい '赤目'のような不完全性の影響を減らしたい、あるいは以前にはなかった要素を追加したいだけでも、写真編集は間違いなくここにあります。

Instagramなどの一部のアプリケーションには、写真の外観を変える写真用のフィルタも付属しています。 これらのフィルターのいくつかは本質的にあなたの写真が異なる照明条件下で撮られたかのように見せます。

しかし、最近、コーネル大学の研究者チームは、Kavita Bala教授とAdobeのSylvian Paris Eli Shechtman博士と共同で博士課程の学生Fujun Luanが共同で、ある画像のスタイルを別の画像に変換できるソフトウェアを開発しました。

スタイル転送

写真のオブジェクトは比較的変わっていません、スタイル転送技術は主に色を変えることに焦点を合わせました。

この技術は、所望のスタイルがコピーされる元となるドナー画像であるものを含む。 スタイルは同じ構造を維持しながら目的の画像にコピーされ、最終結果は非常に印象的です。

最終結果は全く場違いに見えません。 写真のオブジェクトは比較的変わっていません、スタイル転送技術は主に色を変えることに焦点を合わせました。

ソフトウェアの結果の下の例をご覧ください。

使い方

基本的に、この解決策はドナー画像の特徴を抽出し、それらにターゲット画像を注入します。

チームはこのテクニックを実行するためにニューラルネットワーク層を使った巧妙なディープラーニングソリューションを作りました。

その名のとおり、ディープラーニングはコンピュータラーニングの方法です。 それはニューラルネットワークを使用して学習タスクを完了することができます。 ニューラルネットワークは、それが調査するデータに基づいて学習することができるコンピュータシステムです。 このシステムは脳の生物学的構成に基づいています。

当初、チームが特定のドナーの画像から写真を作成するのは困難でした。 彼らは元の画像の境界と縁を維持しながら写真を変える賢い解決策を思い付きました。

本質的に、この解決策はドナー画像の特徴を抽出し、それらに目標画像を注入する。

画像間でスタイルを転送することができる他の解決策が存在するが、たとえ「ドナー」画像が写真であっても、それらは絵画に似ている傾向がある。

Cornell / Adob​​eチームのソリューションは、フォトリアリズムをほとんど歪みなく維持することができました。

アプリケーション

このソフトウェアは、たとえば時刻や天気などの特定の特性を転送するために使用できます。

この手法は、さまざまな目的に使用できます。 もちろん、それはただクールに見えます。 しかしながら、この技術は、そのようなソフトウェアのユーザが別の写真に持っていることを望むかもしれない既存の写真から様々な特性を転送するために使用することができる。

このソフトウェアは、たとえば時刻や天気などの特定の特性を転送するために使用できます。 この手法は、ドナー画像に基づいて写真に芸術的な編集を加えるためにも使用できます。

最終的な考え

このソフトウェアは非常に強力な画像編集ツールを証明することができます。 エンドユーザーは、ほとんど手作業を要することなく、自分の写真にすばやくスタイルを加えることができます。 傑作を作成するために必要とされるすべては適切なドナー画像でしょう。