Esta IA de Google quiere revolucionar la fotografĂa en celulares. Y no necesita ni muchos megapĂxeles ni grandes sensores.

La fotografĂa computacional es uno de los mayores regalos (y a su vez, maldiciones) que nos ha traĂdo la tecnologĂa. Terminales como el Google Pixel de primera generaciĂłn demostraban que *el telĂ©fono puede llegar a ver incluso mĂĄs que nosotros*, brillando especialmente en fotografĂa nocturna.
Disparar en baja luz, no obstante, supone un gran reto. *El sensor generarĂĄ mĂĄs ruido de la cuenta* si escasea la luminosidad y aquĂ se pueden tomar dos decisiones: respetar el ruido para preservar el detalle, o *eliminar el ruido (lavar la foto), perdiendo asĂ detalle*. Esta Ășltima decisiĂłn es la mĂĄs popular en smartphones, y Google ya estĂĄ entrenando a una IA para solucionar esta problemĂĄtica.Google quiere fotografĂas limpias de ruido, pero con detalle
MultiNerf es el proyecto de Google, lanzado en cĂłdigo abierto, para solucionar la problemĂĄtica de la fotografĂa nocturna. Sigue habiendo cierta aversiĂłn por parte los usuarios al ruido digital, y *los algoritmos de Google quieren solucionar el problema* sin cargarse el detalle de las fotografĂas por el camino.
Google se basa en NeRF (Neural Radiance Fields), una red neuronal desarrollada, en primera instancia, para generar imågenes 3D basåndose en conjuntos 2D. El propósito de basarse en NeRF es que, *a partir de una imagen 3D la IA lo tiene mås sencillo para analizar la información de la imagen* ya que puede "moverse" a través de la misma.
"Modificamos NeRF para entrenar directamente en imĂĄgenes en bruto lineales, preservando todo el rango dinĂĄmico de la escena. Al renderizar imĂĄgenes de salida sin procesar del NeRF resultante, podemos realizar nuevas tareas de sĂntesis de vistas de alto rango dinĂĄmico (HDR). AdemĂĄs de cambiar el punto de vista de la cĂĄmara, podemos manipular el enfoque, la exposiciĂłn y el mapeo de tonos despuĂ©s del hecho.
Los algoritmos de este modelo analizan los datos en bruto del archivo RAW, y utilizan inteligencia artificial para detectar cuĂĄl serĂa la informaciĂłn que tendrĂan si no hubiese ruido en esa escena. En otras palabras, *intentan preservar el detalle del RAW, a pesar de que posteriormente se elimine el ruido*.
A pesar de que este modelo aĂșn estĂĄ siendo investigado, supone una importante base para el futuro de la fotografĂa computacional. *Esperemos que dentro de no mucho, los Pixel empiecen a implementar esta tecnologĂa*, y que se expanda al resto de fabricantes.
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