PhotoldYapay Zekâ Fotoğraf Onarma Nasıl Çalışır?
Photold ekibi · · 5 dk okuma
Yapay zekâ fotoğraf onarma, tahminle çalışır. Bir model, fotoğrafların genelde neye benzediğini öğrenene kadar çok büyük sayıda görüntüyle eğitilir. Hasarlı bir fotoğraf verildiğinde olası bir onarılmış sürüm üretir. Hiçbir şeye bakıp bulmaz ve ailenizi tanımaz.
Bu tek fikir hem iyi sonuçları hem kötü sonuçları açıklar. Düz bir duvarın üzerinden geçen bir çizik kolay bir tahmindir ve tahmin iyi çıkar. Bir gözün üzerinden geçen çizik de bir tahmindir ve orada kişinin kime benzediğini değiştirebilir.
Model eğitimde neyi öğrenir
Yıllarca fotoğraflara bakmış birini düşünün. Her birini ezberlememiştir ama örüntüleri edinmiştir: ışığın yanağa nasıl düştüğü, yakanın nasıl katlandığı, tuğlanın neye benzediği, film tanesinin bir çizikten nasıl farklı olduğu. Bir model benzer bir şey yapar; sözcüklerle değil sayılarla.
Eğitim, siz bir aracı kullanmadan çok önce olur. Bir fotoğraf yüklediğinizde model, zaten öğrendiklerini uygular. Photold’da fotoğraflarınızı yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanmıyoruz.
Hasarlı bir fotoğraf verdiğinizde ne olur
Ayrıntılar araçtan araca farklılaşır ama genel hat hemen hemen aynıdır.
- Görüntü modele gönderilir. Photold ile görüntü sunucularımızdan yapay zekâ sağlayıcılarımıza, Google’a (Gemini API) ve eachlabs’e gider; bunlar başka sağlayıcıların modellerini çalıştırabilir.
- İş tarif edilir. Araç, hasarı onarmak ya da renk eklemek gibi neyin yapılmasını istediğini ve neye dokunulmamasını söyler.
- Model orada olanı okur: şekilleri, tonları, yüzleri ve sahnenin parçası değil hasar gibi görünen şeyleri.
- Bir görüntü üretir. Fotoğraf net bilgi verdiği yerde onu izler. Vermediği yerde genellikle oraya ne gelirse onu doldurur.
- Yeni bir dosya alırsınız. Yüklediğinizden yola çıkan yeni bir resimdir; bu yüzden ayrıntılar hasarın uzağında bile değişebilir. Sondaki kontrolün önemi bundan geliyor.
Kurtarma ile yeniden oluşturma
Üzerinde kahve lekesi olan bir mektup düşünün. Leke "bu sabah sağ salim vardık" cümlesinin bir kısmını kapatıyorsa kelimeyi güvenle doldurabilirsiniz; çünkü geriye kalan onu belirler. Bu kurtarmaya yakındır. Leke bir kasabanın adını kapatıyorsa yine de uyan bir kasaba adı yazabilirsiniz. Doğru görünür ve uydurulmuştur. Bu, yeniden oluşturmadır.
Yapay zekâ araçları ikisini de yapar ve sonuç hangisinin hangisi olduğunu size göstermez.
| Fotoğrafınızda | Aracın yaptığı şey | Ona ne kadar güvenmeli |
|---|---|---|
| Solmuş gölgeler ve parlak alanlar | Kurtarma: ayrıntı taramada var, yalnızca soluk | Epeyce |
| Düz bir alandaki toz ve ince çizikler | Kurtarmaya yakın: çevre onu belirler | Epeyce |
| Bir duvardan ya da gökyüzünden geçen yırtık | Yeniden oluşturma ve pek az şey buna bağlı | Genellikle sorun yok |
| Bir gözden ya da ağızdan geçen çatlak | Yeniden oluşturma ve çok şey buna bağlı | Kişiyi tanıyan biriyle kontrol edin |
| Çok bulanık bir yüz | Hemen her özelliği yeniden oluşturma | Bir benzerlik, kayıt değil |
| Siyah-beyaz fotoğrafta renk | Yeniden oluşturma: renk dosyada hiç yoktu | Makul, kayda dayalı değil |
Bir taramayı Photold’dan geçirin ve nelerin korunduğuna, nelerin doldurulduğuna yakından bakın.Photold’u deneyin
Sonuçlar neden değişir, yüzler ve yazılar neden zordur
Sonuçlar kaynak fotoğrafa göre değişir. Temiz, net bir tarama tahmine daha az şey bırakır. Bu yüzden bir sonuç hayal kırıklığı yarattığında önce daha iyi bir tarama deneyin; eski fotoğrafları onarma rehberimiz bunu anlatıyor.
Yüzler zordur çünkü onlarda uzmansınız. Bir ağaçta asla fark etmeyeceğiniz, göz kapağındaki küçük bir kayma, birini yabancı gibi gösterebilir. Model genel olarak yüzleri tanır, bu yüzü değil. Belirtileri yapay zekâ ile onarım yüzleri değiştirir mi? yazısında inceliyoruz.
Yazı zordur çünkü harflerin tam olması gerekir. Bir model yazının neye benzediğini, belirli bir tabelada ne yazdığını bildiğinden daha iyi bilir; bu yüzden kelimeye benzeyen ama hiçbir şey ifade etmeyen şekiller üretebilir. Bir sonuçtaki rozetlerden, dükkân tabelalarından ve küçük yazıtlardan şüphelenin ve onları taramanızdan okuyun.
Onarma, renklendirme ve netleştirme farklı işlerdir
Tek şey gibi gelirler ama her biri farklı bir soru sorar ve farklı bir risk taşır. Bu yüzden onları ayrı adımlar olarak çalıştırıp her birini kontrol etmek işe yarar.
| İş | Cevapladığı soru | Risk | Photold’da |
|---|---|---|---|
| Onarma | Bu hasarın altında ne vardı? | Hasarlı alanlarda ayrıntı uydurma | Onarma, Çizik Giderme |
| Renklendirme | Bunun rengi büyük olasılıkla neydi? | Makul ama yanlış bir renk | Renklendirme |
| Netleştirme | Bu daha keskin olsaydı neye benzerdi? | Hiç var olmamış ayrıntı ekleme | HD Netleştirme |
Bir aracın modele neyi korumasını söylediği neden önemlidir
Kendi hâline bırakılan bir model, fotoğrafların genelde neye benzediğine doğru çekilir: daha pürüzsüz cilt, daha düzgün dişler, daha derli toplu kadraj. Bir fotoğrafı daha iyi yapma yönündeki belirsiz bir istek ona bunların hepsini yapma alanı bırakır. Bir onarım aracının sınır koyması ve neyin kalması gerektiğini söylemesi gerekir: palet, kadraj, yüzler. Araçları karşılaştırırken her birinin neyi onarmayı vaat ettiği kadar neye dokunmayacağını vaat ettiğini de dikkatle okuyun.
Photold’un hedeflediği şu: Onarma paleti korur; yani siyah-beyaz siyah-beyaz, sepya sepya kalır ve tasarım gereği kırpmaz, yeniden sahnelemez; yüzleri, ifadeleri ya da ten rengini değiştirmez. HD Netleştirme kimliği ya da ten rengini değiştirmemelidir. Renklendirme teni açmaz. Bu hedefler değişiklikleri azaltır ama ortadan kaldıramaz; çünkü hasarın gizlediği ince ayrıntı yeniden oluşturulur, kurtarılmaz. Sonucun en iyi hakemi, konuyu tanıyan kişidir.
Dosyaların kendisine ne olduğu için aile fotoğraflarını yüklemenin güvenli olup olmadığına bakın.
Sık sorulan sorular
Yapay zekâ ile onarım fotoğraftaki gerçek ayrıntıyı kurtarır mı?
Yalnızca bir izi hayatta kaldığı yerde, örneğin solmuş gölgelerde. Hasarın tamamen gizlediği ayrıntı yeniden oluşturulur; yani orada olan şey değil, olası bir sürümdür.
Yapay zekâ akrabamın neye benzediğini biliyor mu?
Hayır. Elinde sizin fotoğrafınız ve başka görüntülerden öğrendiği genel örüntüler var. Bu yüzden sonucu kişinin diğer fotoğraflarıyla karşılaştırmalı ya da onu tanıyan birine sormalısınız.
Aynı araç neden bir fotoğrafta iyi, başkasında kötü çalışıyor?
Sonuçlar kaynağın taşıdığı bilgi miktarına bağlıdır. Büyük, temiz bir portre tahmine az şey bırakır; küçük ya da hasarlı bir yüz çok şey bırakır.
Fotoğrafım yapay zekâyı eğitmek için kullanılıyor mu?
Hizmete bağlı; bu yüzden gizlilik politikasını okuyun. Photold fotoğraflarınızı yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanmaz.
Yapay zekâ eski bir tabeladaki ya da belgedeki yazıyı onarabilir mi?
Güvenilir biçimde hayır. Harfler gizliyse bir model yalnızca yazıya benzeyen şekiller üretebilir; bu yüzden önemli yazıları taramanın kendisinden okuyun.
