Si la belleza está en el ojo del espectador, puede agregar "espectador profesional" a la lista de trabajos bajo la amenaza de la automatización; Google ha desarrollado una nueva IA que puede calificar la calidad estética de una fotografía.
'NIMA: Neural Image Assessment' es una red neuronal convolucional profunda (CNN) que ha sido entrenada para reconocer imágenes que un usuario típico calificaría como técnica y estéticamente buenas.
Puntuación de vectores
El modelo NIMA produce un rango de calificaciones para cada imagen que evalúa, luego asigna una puntuación de probabilidad a cada una de esas calificaciones. Esto produce una puntuación vectorial general que luego se puede usar de varias formas para clasificar las imágenes de manera estética, como usar el promedio medio.
En las pruebas, Google descubrió que los puntajes que NIMA asignó a las imágenes en la base de datos de análisis visual estético coincidían estrechamente con los dados por evaluadores humanos, con un promedio de 200 personas calificando cada imagen.
Puede ver una comparación de cómo se compararon las dos puntuaciones en una selección de tomas de paisajes en la imagen a continuación. Cada imagen tiene su puntuación NIMA debajo, con la puntuación humana entre paréntesis.
NIMA también se puede utilizar para comparar directamente la calidad técnica de imágenes del mismo tema. En el siguiente ejemplo, la IA ha calificado un conjunto de imágenes que han sido sometidas a varios tipos de distorsión.
¿Qué podría significar?
Si bien los investigadores no mencionan ningún plan para crear un juez robot para el fotógrafo de paisajes del año (todavía), la tecnología podría tener algunas ramificaciones interesantes en el mundo real, especialmente en el ámbito de la edición de fotografías.
La integración de la puntuación NIMA con el software de mejora de imágenes puede permitir que el software ajuste automáticamente las cualidades de una imagen, como el tono, las sombras, las luces y el brillo a sus niveles más agradables estéticamente. Esto podría tener ramificaciones significativas para acelerar el flujo de trabajo de posprocesamiento, agilizar el proceso de selección de las tomas de gemas de los trapos y de las ediciones estéticas básicas de la imagen.
Si bien es probable que tenga que esperar antes de que su copia de Lightroom comience a calificar sus imágenes sobre diez, puede leer el blog de investigación de Google mientras tanto para obtener más información sobre NIMA.
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