L’aggiornamento di Photoshop migliorerà l’IA ed ecco come

Buongiorno cari lettori di Tecnogalaxy, oggi parleremo del prossimo aggiornamento di Photoshop che si incentrerà soprattutto sull’IA.

Come potete notare l’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo dell’editing e della manipolazione delle immagini, e Adobe non vuole essere lasciata indietro.

Ad oggi, l’azienda ha rilasciato un aggiornamento alla versione 22.0 di Photoshop che migliora con una serie di funzionalità basate sull’intelligenza artificiale. Queste includono uno strumento come la sostituzione del cielo, una migliore selezione dei bordi dell’IA e una suite di strumenti per l’editing delle immagini che Adobe chiama “filtri neurali“…

ORA POSSIAMO DIRE CHE PHOTOSHOP È L’APPLICAZIONE AI PIÙ AVANZATA AL MONDO

Per ottenere questi effetti, Adobe sta sfruttando il potere delle reti avversarie generative, o GAN. Questo è un tipo di tecnica di machine learning che si è dimostrata particolarmente abile nel generare immagini visive. Alcune delle elaborazioni vengono eseguite localmente e altre nei cloud, a seconda delle esigenze di calcolo di ogni singolo strumento, ma ogni filtro richiede solo pochi secondi per essere applicato.

Molti di questi filtri sono familiari a chi utilizza l’editing di immagini AI. Sono il tipo di strumenti che sono apparsi su carta e demo per anni. Ma è sempre significativo quando tecniche come queste passano da esperimenti all’avanguardia, condivisi su Twitter tra gli addetti ai lavori, a caratteristiche da prima pagina per i consumatori come Photoshop.

Come sempre con questo tipo di funzionalità, la prova sarà nell’editing, e l’effettiva utilità dei filtri neurali dipenderà da come i molti utenti di Photoshop reagiranno ad essi. Queste modifiche basate sull’IA non erano impeccabili e la maggior parte dei foto ritoccatori professionisti avrebbe voluto intervenire e apportare alcune modifiche in seguito, ma sembrava che avrebbero accelerato molte operazioni di editing.

CERCANDO DI BATTERE l’IA BIAS

Strumenti di IA come questo funzionano imparando dagli esempi del passato. Così, per creare il filtro neurale che viene utilizzato per togliere le imperfezioni della pelle, ad esempio, Adobe ha raccolto migliaia di scatti prima e dopo le modifiche fatte da fotografi professionisti, alimentando questi dati nei loro algoritmi. I GAN funzionano come uno studente e un insegnante in coppia. Una parte che cerca di copiare questi esempi mentre l’altra cerca di distinguere tra questo output e i dati di formazione. Alla fine, quando anche il GAN si confonde cercando di capire la differenza tra i due, il processo di formazione è completo.

“In sostanza, stiamo addestrando il GAN a fare le stesse correzioni che farebbe un ritoccatore professionista”. Questo è quanto ha detto Alexandru Costin, vicepresidente dell’ingegneria di Adobe per Creative Cloud.

Sembra semplice, ma ci sono molti modi in cui questa formazione può andare male”. Uno di questi è costituito da dati di parte. Gli algoritmi conoscono solo il mondo che gli mostri, quindi se gli mostri solo immagini di, diciamo, facce bianche, non saranno in grado di fare modifiche per chiunque la cui carnagione non rientri in questa ristretta gamma. Questo tipo di distorsioni è il motivo per cui i sistemi di riconoscimento facciale spesso funzionano peggio sulle donne e sulle persone di colore. Questi volti non sono nei dati di formazione. Costin dice che Adobe è perfettamente consapevole di questo problema. Se addestrasse i suoi algoritmi su troppi volti bianchi, dice, i suoi filtri neurali potrebbero finire per spingere i ritratti modificati con l’intelligenza artificiale verso una carnagione più bianca. Questo è un problema che si è riscontrato in passato con altre applicazioni ML.

APPRENDIMENTO MACCHINA A VELOCITÀ:

Questo tipo di aggiornamento rapido basato sull’uso del mondo reale è comune nel mondo. Spesso, quando viene pubblicata una nuova tecnica di machine learning, altri ricercatori, la adottano e la adattano in pochi giorni. In seguito i risultati e i consigli vengono condivisi tra di loro anche sui social media.

Alcuni concorrenti di Photoshop, focalizzati sull’IA, si distinguono per aver abbracciato questo tipo di cultura. Un programma come Runway ML, per esempio, permette agli utenti di addestrare i filtri di machine learning utilizzando i propri dati. Questa è una cosa che Photoshop non fa e questo è un punto a favore della propria privacy.

ADOBE VUOLE PORTARE IL RITMO VELOCE DELLA RICERCA AI A PHOTOSHOP:

Essendo un prodotto ampiamente utilizzato da clienti che apprezzano la stabilità, Adobe non può veramente competere con questo tipo di velocità, ma con i filtri neurali, l’azienda sta immergendo un dito del piede in queste acque in rapido movimento. Mentre due dei filtri sono presentati come caratteristiche finite, sei sono ancora etichettati come strumenti “beta”, e altri otto non sono elencati. Di seguito è presente un elenco dei prossimi filtri: Restauro fotografico, Polvere e graffi, Riduzione del rumore, Pulizia del viso, Foto da schizzare, Schizzo da ritrarre, Disegno a matita, Caricatura.

“Abbiamo costruito questo framework che ci permette di portare i modelli [agli utenti] più velocemente, dalla ricerca a Photoshop”, dice Yap. “Tradizionalmente, quando facciamo delle funzionalità, come la sostituzione del cielo, sono davvero profondamente integrate nel prodotto e quindi richiedono più tempo per maturare”. Con i filtri neurali, questo ciclo di aggiornamento sarà idealmente molto più veloce.

Conclusione:

Come avete intuito Photoshop sta facendo un grosso passo in avanti che per adesso nessuno aveva ancora fatto. Difatti prendiamo in esamina Affinity Photo, un software che era quasi identico a Photoshop. Con questo aggiornamento di Photoshop se Affinity Photos a sua volta non porterà queste funzionalità si troverà tagliato fuori dal mercato di fotoritocco. Non ci resta di aspettare che questa beta diventi usufruibile a tutti e potremo vedere con le nostre mani il vero prodotto.

Questo è tutto, ad un prossimo articolo.

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