Imagem para imagem: definição, aplicação, demonstração e tudo o que você precisa saber

Parte 1. Compreendendo a imagem para imagem

Os frutos primários da tecnologia moderna são conveniência e gratificação imediata. Em quase todos os aspectos da nossa vida hoje, os dois estão presentes. E agora que já provamos, desejamos ainda mais. Provavelmente, essa é a razão principal pelo qual tudo evolui e se desenvolve ainda mais.

Design gráfico é uma área complicada, como já foi dito. Não é algo que você finaliza em questão de segundos ou minutos. Para transformar seu conceito em resultados, o designer precisa de paciência para conceituar ideias e transformar em habilidades. O processo de planejamento da aparência do design causa um cansaço físico e mental. Se o gráfico já é assim, imagine uma ilustração feita a mão?

Por isso, não é uma novidade que a inteligência artificial já tenha chegado a esse campo de trabalho. Agora é aparentemente possível gerar uma imagem surpreendente, em um piscar de olhos. Não é necessária nenhuma habilidade avançada. Você só precisa carregar uma imagem de origem, ajustar algumas configurações e aguardar a nova. É muito simples.

E como isso é possível? Graças a imagem para imagem. Esse é um componente de IA capaz de gerar uma imagem totalmente nova com base nas informações de uma imagem de origem. A máquina analisa o mapeamento interno da imagem de entrada e o compara com a imagem de saída durante o processo. Não se preocupe. A máquina analisa o mapeamento interno da imagem de entrada e o compara com a imagem de saída durante o processo. Produzir uma saída distinta que ainda carregue certos componentes dos dados de origem é seu principal objetivo. Parece complexo? Porque é. A imagem para imagem oferece outro nível de conveniência aos usuários. Entender como isso funciona é realmente complicado.

A técnica de visão computacional utilizada é chamada transferência de estilo. São duas imagens diferentes como entradas. A primeira é a imagem de conteúdo, que serve como a imagem principal para a saída. A segunda é a imagem de estilo, que serve como referência de estilo para a saída. Assim, os algoritmos usam as duas imagens por meio da transferência de estilo e desenvolvem uma imagem de saída totalmente nova. Incluindo o plano de fundo, assunto e outros objetos proeminentes, a imagem de conteúdo inteira será retida na imagem de saída. Os aspectos de estilo serão replicados da imagem de estilo, como cor, textura, saturação, etc. Geralmente é assim que a imagem para imagem gera ilustrações digitais.

Parte 2. Aplicações da imagem para imagem

Anteriormente, aprendemos o que é imagem para imagem e como ela funciona. Não podemos negar que é incrível em todos os aspectos, mesmo que a sua tecnologia seja complexa. A imagem para imagem realmente tem muitas aplicações, caso você não saiba. Em outros aspectos dos gráficos e tarefas relacionadas, tem um papel vital a desempenhar. Veja a lista abrangente de suas principais aplicações abaixo.

Pintura interna da imagem

A pintura interna de imagens é um processo em que uma determinada região de uma imagem é reconstruída, explicando de forma simples. É uma técnica usada para omitir um objeto na imagem ou restaurar uma seção específica. Para nós, a pintura interna de imagens não é novidade. Assim como os artistas digitais que usam software de computador, os pintores podem fazer isso com tintas. Mas a imagem para imagem com IA automatizou o processo. E isso facilita muito as coisas.

Colorização de imagem

Como o nome já diz, é simplesmente recolorir as imagens. Se você tiver uma foto antiga em preto e branco, com a ajuda da imagem para imagem, a máquina vai ajustar as configurações adequadas em sua foto e restaurar a cor original. Além disso, também será aprimorada no processo a qualidade da foto.

Super resolução

A qualidade das fotos é muito importante. Envolve os outros aspectos da imagem, como clareza, exposição, contraste e muito mais. Mas agora você não precisa se preocupar com as imagens em baixa resolução. A técnica é a "Super resolução". Nesse processo, a máquina aumenta a qualidade da imagem e a acentua os detalhes, renovando a resolução. Tudo ficou automatizado. Nenhuma ação excessiva é necessária.

Parte 3. Experimentando a demonstração interativa de imagem para imagem

Agora finalizamos com as informações avassaladoras sobre a imagem para imagem. Está na hora de saber como esse recurso funciona em um dia normal. Alguns softwares e programas de computador online que incorporam imagem para imagem já existem. Eles rodam e funcionam o recurso bem. As saídas são tão impressionantes quanto devem. Neste momento, para que você também experimente a IA, falaremos sobre a demonstração da imagem para imagem disponível.

O site Affine Layer, usando um modelo pix2pix, desenvolveu uma demonstração de imagem para imagem. O modelo Pix2pix funciona como imagem para imagem. Ele também replica uma entrada na saída. No entanto, em uma imagem que carrega informações, a entrada e a saída de destino do pix2pix são os pixels da imagem ou o menor elemento.

Clique no link testar o recurso de imagem para imagem do Affine Layer. Ele tem quatro aplicações, edge2cats, fachadas, edge2shoes e edge2handbags. Clicando no botão Aleatório, você pode alterar a imagem de entrada. Clique em Desfazer ou Limpar, se quiser voltar para a entrada original. Clique no botão Processos para executar as amostras no modelo pix2pix e ver o resultado final. Clique em Salvar para fazer o download da imagem, caso algo surpreendente seja produzido.

Para entender melhor como a imagem para imagem funciona como uma visão computacional, experimente a versão demo. Use nossa discussão anterior como um guia para entender mais sobre a ciência por trás dessa tecnologia incrível.

Conclusão

A maioria das coisas são muito fáceis, no mundo atual. O avanço da tecnologia e o desenvolvimento das máquinas transformaram muito nossas vidas. Por isso, é compreensível que as pessoas continuem aprimorando as capacidades da inteligência artificial. Uma melhoria como qualquer outra é a imagem para imagem. E nos próximos anos pode acontecer muito mais. Quem sabe? Um dia poderemos editar fotos usando apenas nossas mentes.