NộI Dung

• Mạng lưới thần kinh hoạt động như thế nào
• Mạng lưới thần kinh bên trong điện thoại thông minh của bạn
• AI có thể định hình tương lai của nhiếp ảnh

Ngoài chụp ảnh tính toán, phần cứng máy ảnh chất lượng cao và bộ xử lý tín hiệu hình ảnh, nhiếp ảnh di động tiên tiến ngày càng được hỗ trợ bởi các thuật toán học máy - còn được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI). Kỹ thuật chụp ảnh này hứa hẹn sẽ cải thiện chất lượng nhằm thúc đẩy chất lượng như DSLR trong khi cung cấp những cách sáng tạo mới để chụp và chỉnh sửa ảnh và video.

Chìa khóa để học máy là việc sử dụng các mạng thần kinh. Đây là một loại thuật toán thường được ví như bộ não của con người. Sự so sánh này được rút ra từ khả năng đào tạo mạng nơ-ron thần kinh, thông qua việc sử dụng dữ liệu, để nhận dạng các mẫu, cho phép nó phân loại chính xác cao cho các loại dữ liệu phức tạp như âm thanh và hình ảnh.

Khi nói đến nhiếp ảnh, khả năng quan sát, học hỏi, tạo và phân loại có rất nhiều ứng dụng. Các ứng dụng này có thể bao gồm các tính năng như xây dựng các kỹ thuật chụp ảnh tính toán để cải thiện thuật toán xử lý hậu kỳ, hiệu ứng phần mềm thời gian thực với video 4K hoặc thậm chí thay đổi hoàn toàn màu sắc của quần áo bạn mặc.

Mạng lưới thần kinh hoạt động như thế nào

Mạng lưới thần kinh là một chủ đề cực kỳ phức tạp, vì vậy chúng tôi sẽ chỉ đề cập đến những điều cơ bản ở đây. Để đọc nâng cao hơn, hãy xem hướng dẫn ở đây và đây.

Mạng lưới thần kinh được tạo thành từ các nút, đó là một dấu hiệu cho việc thực hiện một số tính toán. Mỗi nút kết hợp một đầu vào với trọng số khuếch đại hoặc làm giảm tầm quan trọng của nút cụ thể đó. Một số nút thường hoạt động song song, tạo ra một lớp nút thực hiện một nhiệm vụ lớn hơn. Đây có thể là tính năng phát hiện trong một hình ảnh, ví dụ. Nhiều nút và lớp có thể được tổng hợp lại với nhau và chuyển sang các nút và lớp khác, tạo thành một mạng lưới sâu hơn với các khả năng mạnh mẽ hơn.

Đầu ra từ mỗi nút và lớp được chia tỷ lệ thành một hàm xác suất. Bằng cách xem xét nhiều tính năng và thuộc tính khác nhau, một mạng lưới thần kinh có thể đánh giá đầu vào là một xác suất khớp với tất cả các đầu ra tiềm năng dự kiến. Đây là cách thuật toán phát hiện hình ảnh quyết định xem một bức ảnh trông giống con mèo hay màu cam hơn, nhưng bạn phải nói với nó những gì cần tìm trước tiên.

Mạng nơ-ron được lập trình khá giống thuật toán máy tính truyền thống. Thay vào đó, chúng được đào tạo về các bộ dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh, tệp âm thanh, v.v. Trọng lượng của từng nút được điều chỉnh dần dần theo thời gian thông qua vòng phản hồi, dựa trên mức độ mà mạng đã làm phù hợp với đầu vào với đầu ra chính xác. Việc học dần dần về các quy tắc này cần có sự chuẩn bị, thời gian và sức mạnh tính toán đáng kể, nhưng tạo ra kết quả chính xác đến mức đáng kinh ngạc.

Mạng lưới thần kinh bên trong điện thoại thông minh của bạn

Mạng thần kinh có thể chạy trên nhiều thành phần phần cứng, bao gồm các bộ phận CPU và GPU phổ biến bên trong một loạt các thiết bị máy tính, bao gồm cả điện thoại thông minh của bạn. Tuy nhiên, một số mạng thần kinh có thể yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý hơn các thành phần phần cứng này có thể cung cấp và phần cứng chuyên dụng có thể cung cấp xử lý tối ưu cần thiết.

Ví dụ, bên trong Nền tảng di động Qualcomm® Snapdragon ™ 855, bạn sẽ tìm thấy Bộ xử lý tín hiệu số (DSP) Qualcomm® Hexagon ™ 690 mới nhất, tự hào với các bộ xử lý Vector cải tiến và Bộ gia tốc kéo căng mới dành riêng cho các tác vụ học máy. Các nền tảng di động Snapdragon khác cũng có thành phần Hexagon DSP, với các khả năng khác nhau. Như đã nói, mạng lưới thần kinh không bị giới hạn khi chỉ chạy trên DSP trên Snapdragon và các nền tảng di động khác. Loại bộ xử lý được sử dụng phụ thuộc vào khối lượng công việc.

Qualcomm Snapdragon 855 cải tiến máy học so với thế hệ trước

Qualcomm Technologies mở ra khả năng học máy và DSP cho các nhà phát triển bên thứ ba thông qua SDK xử lý thần kinh Qualcomm®. Điều này cho phép các ứng dụng chạy mạng lưới thần kinh trên bất kỳ lõi phần cứng nào trong Nền tảng di động Snapdragon. Ví dụ: điện thoại thông minh Google Pixel chạm vào Hexagon DSP và Visual Core của riêng nó để tăng tốc tính năng chụp ảnh HDR + ấn tượng của nó. Qualcomm Technologies làm việc với các nhà cung cấp phần mềm như Arcsoft, Elevoc, Polar, Loom, Mobius, Morpho, v.v., hỗ trợ các tính năng khác nhau, từ hiệu ứng video cho đến tạo hình đại diện bằng cách sử dụng máy học chạy trên DSP.

AI có thể định hình tương lai của nhiếp ảnh

Bây giờ chúng ta biết làm thế nào các mạng lưới thần kinh hoạt động, câu hỏi quan trọng là nó có thể làm gì cho chúng ta và các bức ảnh của chúng ta?

Mạng lưới thần kinh được sử dụng để cải thiện một loạt các thuật toán nhiếp ảnh phổ biến. Ví dụ, khử nhiễu có thể được cải thiện bằng cách đào tạo để cung cấp khả năng làm sạch hình ảnh vượt trội phù hợp với máy ảnh hoặc loại ảnh cụ thể. Tương tự như vậy, đối với ánh sáng yếu, mạng lưới thần kinh có thể phát hiện các phần sáng và tối của hình ảnh, cho phép cải tiến ánh sáng và màu sắc trong các phần cụ thể của cảnh.

Các trường hợp sử dụng tiên tiến hơn đang ngày càng phổ biến trong chụp ảnh điện thoại thông minh. Thu phóng siêu phân giải sử dụng lưới thần kinh để kết hợp nhiều hình ảnh thành một ảnh có độ phân giải cao duy nhất để thu phóng kỹ thuật số có vẻ ngoài vượt trội. Mạng lưới thần kinh cũng có thể được đào tạo để ghép chính xác nhiều phơi sáng ảnh với nhau để tăng cường HDR và ​​chụp đêm.

Chụp ảnh AI có thể bao gồm zoom siêu phân giải, hiệu ứng Bo mạch thời gian thực và chất lượng hình ảnh được cải thiện.

Video cũng có thể được hưởng lợi từ việc áp dụng công nghệ này. Phát hiện đối tượng trong thời gian thực được thiết kế để cho phép các ứng dụng giới thiệu các hiệu ứng Bo mạch phần mềm vào video khi bạn ghi. Các kỹ thuật tương tự cũng hỗ trợ trao đổi và loại bỏ đối tượng thời gian thực. Điều này bao gồm hoán đổi nền trong video, thay đổi hoặc loại bỏ màu sắc và thậm chí thay thế các mặt hàng quần áo hoặc áp dụng hình đại diện kỹ thuật số trực tiếp vào video của bạn.

Sức mạnh của mạng lưới thần kinh và nhiếp ảnh AI bao gồm từ các cải tiến chất lượng để giúp thu hẹp khoảng cách trên máy ảnh DSLR đến các công cụ sáng tạo mạnh mẽ giúp sản xuất nội dung độc đáo một cách dễ dàng. Dù bằng cách nào, nó cũng là một công nghệ mạnh mẽ, cơ bản cho những cải tiến trong tương lai hướng đến nhiếp ảnh di động.

Kế tiếp: Tặng quà quốc tế Google Pixel 3 XL!

Nội dung được tài trợ bởi Qualcomm Technologies, Inc.

Qualcomm Snapdragon, Qualcomm Hexagon, Qualcomm Adreno, Qualcomm Spectra, Qualcomm AI Engine và Qualcomm Kryo là những sản phẩm của Qualcomm Technologies, Inc. và / hoặc các công ty con của nó.