Die Rolle künstlicher Intelligenz in der Computerfotografie
KI hat in vielen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Transportwesen erhebliche Fortschritte gemacht. Ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz erhebliche Auswirkungen hat, ist die Fotografie, insbesondere die Computerfotografie. Durch die Kombination neuester Algorithmen und Software nutzt dieser relativ neue Bereich die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz, um die Qualität der von Digitalkameras aufgenommenen Bilder zu verbessern und zu optimieren. Dieser Artikel befasst sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in der Computerfotografie und untersucht gleichzeitig die Synergien zwischen diesen beiden Spitzentechnologien.
Die Art und Weise, wie wir Bilder aufnehmen und verarbeiten, wurde durch das Aufkommen künstlicher Intelligenz in der Computerfotografie revolutioniert. Eine qualitativ hochwertige Bildproduktion hängt von der Qualität der Kamerahardware wie Objektiven und Sensoren ab, die für die traditionelle Fotografie charakteristisch ist. Die Computerfotografie, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der Bildqualität nutzt, hat die Fähigkeiten der Kamerahardware übertroffen. Dies wird durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erreicht, um mehrere Bilder, die mit unterschiedlichen Belichtungen, Fokussierungen und anderen Parametern aufgenommen wurden, zu analysieren und zu verarbeiten und sie dann zu einem einzigen, hochwertigen Bild zu kombinieren.
Einer der bedeutendsten Vorteile der künstlichen Intelligenz in der Computerfotografie ist die Möglichkeit, Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen aufzunehmen. Traditionell war die Aufnahme qualitativ hochwertiger Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen aufgrund der Einschränkungen des Kamerasensors und der Notwendigkeit längerer Belichtungszeiten, was zu unscharfen Bildern führte, eine Herausforderung. Allerdings können KI-Algorithmen mehrere mit unterschiedlichen Belichtungsstufen aufgenommene Bilder analysieren und diese intelligent kombinieren, um ein gut belichtetes Bild mit reduziertem Rauschen und verbesserten Details zu erzeugen.
Ein weiterer Bereich, in dem KI eine Rolle spielen kann, ist die Bildgebung mit hohem Dynamikbereich (HDR). Nehmen Sie mehrere Bilder mit unterschiedlichen Belichtungsstufen auf und fügen Sie sie zu einem HDR-Bild mit kräftigeren Farben sowie Hell- und Dunkelstufen zusammen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können verschiedene Bilder analysieren und sie intelligent zusammenführen, wobei Details in Lichtern und Schatten erhalten bleiben, was zu optisch ansprechenderen und realistischeren Bildern führt.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Bildverarbeitung kann die Bildqualität der Smartphone-Fotografie verbessern. Obwohl Smartphone-Kameras in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht haben, unterliegen sie aufgrund der kleineren Größe ihrer Sensoren und Objektive immer noch Einschränkungen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz helfen Ihnen, diese Einschränkungen zu überwinden, indem sie die von Smartphone-Kameras aufgenommenen Bilder intelligent verarbeiten und verbessern. Verbesserte Bildqualität, reduziertes Rauschen und sogar Tiefenschärfeeffekte, die bisher nur mit High-End-Kameras und -Objektiven möglich waren, können jetzt durch künstliche Intelligenz erreicht werden.
Eine der aufregendsten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und Computerfotografie ist das Aufkommen generativer gegnerischer Netzwerke (GANs). Algorithmen der künstlichen Intelligenz wie GANs können neue Bilder generieren, indem sie aus Bildern in vorhandenen großen Datensätzen lernen. Diese Technologie könnte den Bereich der Computerfotografie revolutionieren, da sie in der Lage wäre, völlig neue Bilder zu erstellen und sogar bestehende Bilder auf bisher unvorstellbare Weise zu verarbeiten.
Der Bereich der Fotografie hat dank der Synergie von künstlicher Intelligenz und Computerfotografie erhebliche Fortschritte gemacht. Algorithmen der künstlichen Intelligenz sind in der Lage, Bilder unter schwierigen Bedingungen, wie z. B. schlechten Lichtverhältnissen und Szenen mit hohem Dynamikbereich, zu erfassen und zu verarbeiten, was zu Bildern mit höherer Qualität führt. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz bei den Kamerafunktionen von Smartphones haben eine entscheidende Rolle dabei gespielt, dass Benutzer mit ihren Mobilgeräten Fotos in professioneller Qualität aufnehmen können. Es wird erwartet, dass sich der Bereich der Computerfotografie mit der Weiterentwicklung und Verbesserung der künstlichen Intelligenz weiterentwickeln wird, was zu beeindruckenderen und innovativeren Bildgebungsmöglichkeiten führt.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Im Sommer müssen Sie unbedingt versuchen, einen Regenbogen zu schießen
Jul 21, 2024 pm 05:16 PM
Nach dem Regen im Sommer können Sie oft ein wunderschönes und magisches besonderes Wetterbild sehen – den Regenbogen. Dies ist auch eine seltene Szene, die man in der Fotografie antreffen kann, und sie ist sehr fotogen. Für das Erscheinen eines Regenbogens gibt es mehrere Bedingungen: Erstens sind genügend Wassertröpfchen in der Luft und zweitens scheint die Sonne in einem niedrigeren Winkel. Daher ist es am einfachsten, einen Regenbogen am Nachmittag zu sehen, nachdem der Regen nachgelassen hat. Allerdings wird die Bildung eines Regenbogens stark von Wetter, Licht und anderen Bedingungen beeinflusst, sodass sie im Allgemeinen nur von kurzer Dauer ist und die beste Betrachtungs- und Aufnahmezeit sogar noch kürzer ist. Wenn Sie also auf einen Regenbogen stoßen, wie können Sie ihn dann richtig aufzeichnen und qualitativ hochwertige Fotos machen? 1. Suchen Sie nach Regenbögen. Zusätzlich zu den oben genannten Bedingungen erscheinen Regenbögen normalerweise in Richtung des Sonnenlichts, das heißt, wenn die Sonne von Westen nach Osten scheint, ist es wahrscheinlicher, dass Regenbögen im Osten erscheinen.
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
