यह सॉफ्टवेयर एक छवि की शैली को दूसरे में स्थानांतरित करता है

तस्वीरों को बढ़ाने के लिए फोटो एडिटिंग सॉफ्टवेयर का उपयोग करना इन दिनों काफी आम है। हम खूंखार 'लाल-आंख' जैसी खामियों के प्रभाव को कम करना चाहते हैं या उन तत्वों को भी जोड़ना चाहते हैं जो पहले नहीं थे, फोटो एडिटिंग यहाँ रहना निश्चित है।

कुछ एप्लिकेशन जैसे इंस्टाग्राम भी फोटो के लिए फिल्टर के साथ आते हैं जो फोटो के रूप को बदलते हैं। इनमें से कुछ फ़िल्टर अनिवार्य रूप से ऐसा लगता है जैसे कि आपकी तस्वीर को अलग-अलग प्रकाश व्यवस्था के तहत लिया गया था।

हाल ही में, हालांकि, कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने सिल्वियन पेरिस एली शेट्टमैन के सहयोग से प्रोफेसर कविता बाला और डॉक्टरेट छात्र फुजुन लुआन से मिलकर एक सॉफ्टवेयर बनाया है जो एक छवि की शैली को दूसरी छवि में स्थानांतरित कर सकता है।

शैली स्थानांतरण

तस्वीरों में वस्तुएं अपेक्षाकृत अपरिवर्तित हैं, शैली हस्तांतरण तकनीक में मुख्य रूप से रंग बदलने पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

इस तकनीक में शामिल है, जो अनिवार्य रूप से दाता की छवि है जिसमें से वांछित शैली को कॉपी किया जाएगा। उसी संरचना को बनाए रखते हुए शैली को वांछित छवि में कॉपी किया जाता है और अंतिम परिणाम काफी प्रभावशाली होता है।

अंतिम परिणाम जगह से बाहर नहीं दिखता है। तस्वीरों में वस्तुएं अपेक्षाकृत अपरिवर्तित हैं, शैली हस्तांतरण तकनीक में मुख्य रूप से रंग बदलने पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

कृपया सॉफ्टवेयर के परिणामों के नीचे उदाहरण देखें।

यह काम किस प्रकार करता है

अनिवार्य रूप से, यह समाधान दाता की छवि की विशेषताएं निकालता है और उन्हें लक्ष्य छवि के साथ संक्रमित करता है

टीम ने एक चतुर गहन शिक्षण समाधान तैयार किया जिसने तकनीक को निष्पादित करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क परत को नियोजित किया।

डीप लर्निंग, जैसा कि नाम से पता चलता है, कंप्यूटर सीखने की एक विधि है। यह तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके सीखने के कार्यों को पूरा करने में सक्षम है। एक तंत्रिका नेटवर्क एक कंप्यूटर प्रणाली है जो डेटा के सर्वेक्षण के आधार पर सीखने में सक्षम है। यह प्रणाली एक मस्तिष्क के जैविक विन्यास पर आधारित है।

प्रारंभ में, टीम के लिए फ़ोटो का उत्पादन करना मुश्किल था जो आप बता सकते हैं कि एक निश्चित दाता की छवि से आया था। वे एक चतुर समाधान के साथ आए जो मूल छवि की सीमाओं और किनारों को बनाए रखते हुए फोटो को बदल देता है।

अनिवार्य रूप से, यह समाधान दाता की छवि की विशेषताएं निकालता है और उन्हें लक्ष्य छवि के साथ संक्रमित करता है।

अन्य समाधान मौजूद हैं जो छवियों के बीच शैलियों को स्थानांतरित कर सकते हैं लेकिन वे चित्रों से मिलते-जुलते हैं, भले ही 'दाता' छवि एक तस्वीर हो।

कॉर्नेल / एडोब टीम का समाधान प्रभावशाली रूप से बहुत कम विरूपण के साथ अपनी फोटोरिअलिज़्म को बनाए रखने का प्रबंधन करता है।

अनुप्रयोगों

उदाहरण के लिए दिन और मौसम जैसे कुछ विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए इस सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है।

इस तकनीक का उपयोग कई उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। बेशक, यह सिर्फ अच्छा लग रहा है। हालाँकि तकनीक का इस्तेमाल मौजूदा तस्वीर से कई प्रकार की विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए किया जा सकता है, जो इस तरह के सॉफ़्टवेयर का उपयोगकर्ता किसी अन्य फोटो में रखने की इच्छा कर सकता है।

उदाहरण के लिए दिन और मौसम जैसे कुछ विशेषताओं को स्थानांतरित करने के लिए इस सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है। इस तकनीक का उपयोग दाता की छवि के आधार पर तस्वीरों में कलात्मक संपादन जोड़ने के लिए भी किया जा सकता है।

अंतिम विचार

यह सॉफ्टवेयर काफी शक्तिशाली छवि संपादन उपकरण साबित हो सकता है। अंतिम उपयोगकर्ता जल्दी से अपनी तस्वीरों को एक शैली बनाने में सक्षम होगा, जो वास्तव में कोई मैनुअल श्रम नहीं है। एक उत्कृष्ट कृति बनाने के लिए आवश्यक सभी एक उपयुक्त दाता की छवि होगी।