Projeto de rede neural transforma fotos de celular em “profissionais”

As novas câmeras dos Pixel 2 prometem imagens com qualidade comparável às câmeras profissionais (ou “digital single-lens reflex camera” — DSLR) e ao invés de duplicar a quantidade e investir mais em hardware, como a concorrente Apple, a Google preferiu otimizar seus softwares com a ajuda da inteligência artificial. O projeto WESPE (Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras) trilha caminho semelhante e pode até figurar futuramente embutido em smartphones.

Os pesquisadores começaram a treinar um sistema usando pares de fotos das mesmas cenas feitas com dois dispositivos, um smartphone e uma DSLR. Como a tarefa só servia para um tipo de aparelho, então eles foram adicionando as marcas e modelos mais populares. Depois de compreender melhor os elementos que precisam ser melhorados, a rede neural agora pode receber fotos até mesmo pela web e realizar o tratamento na nuvem.

“Em contraste com abordagens anteriores que exigiam intensa supervisão, na forma de pares de imagens, esse método é livre dessa limitação. Ou seja, ele foi treinado para mapear fotos de baixa qualidade no domínio de fotografias de alta qualidade sem a necessidade de correspondência”, destacam os autores.

Resultados devem melhorar com o tempo

A comparação mostra que há mais avanços com relação aos níveis de cinza, brilho e contraste, ainda assim não há muitos avanços com relação às cores ou na qualidade das texturas. Por enquanto, o WESPE tem sido mais eficiente nas fotos batidas com aparelhos mais antigos, que têm grande limitação em ambientes com pouca luz.

Contudo a máquina de aprendizado continua reunindo mais dados e fazendo mais experiências para chegar ao ponto “corrigir” cenas captadas em um dia nublado e chuvoso — a ponto de fazer com que pareçam ter sido tiradas em um paisagem naturalmente ensolarada. Obviamente que essa será também uma opção parecida com filtro, já que essa ação é como alterar o conteúdo original.

Os melhores resultados ainda estão disponíveis em hardware e softwares dos aparelhos top de linha, mas o projeto pode ser uma boa alternativa para dispositivos intermediários.