Искусственный интеллект обучили подвергать анализу привлекательность снимков
До этого другая нейросеть Google, Creatism, научилась создавать эстетически качественные фотографии из снимков, изготовленных камерами Google Street View.
Система NIMA научилась определять, насколько качественно были сделаны кадры с точки зрения стандартов фотографии. Она обучена на наборах изображений с гистограммой рейтингов (например, на конкурсных фотографиях), которые дают представление об общем качестве изображения в разнообразных сферах, а не только лишь единый средний балл либо высокий/низкий рейтинг. По результатам проверки NIMA выставляет фото оценку и выбирает лучшие с ее точки зрения. Во время работы с фото метод оценивает отдельные пиксели и общую эстетику фотографии. NIMA запомнила объективные особенности хороших фото и на основе этих знаний научилась подвергать анализу изображения.
Этот процесс, называемый нейронной оценкой изображения (NIMA), использует глубокое обучение сверточной нейронной сети (CNN) для прогнозирования оценок изображений.
Для оценки эстетики изображения модель NIMA использует 10-балльную рейтинговую шкалу, кроме этого изучает некоторые пиксели изображения. Сейчас нейронная сеть может отличить успешную фотокарточку от не очень симпатичной. В принципе, ИИ пробует угадать, захотел бы человек себе это изображение, пишет TNW.
По мнению разрабочиков, такая нейросеть может использоваться в актуальных на сегодняшний день телефонах: например, выбирать из серии изготовленных пользователем снимков более успешный либо определять, какой фильтр либо настройки цветопередачи подходят лучше всего.
