컴퓨터 사진은 최근 몇 년 동안 많은 발전을 보인 분야입니다.
이미지로 수행할 수 있는 작업의 잠재력은 더 나은 이미지 처리 알고리즘에서 더 정교한 카메라 하드웨어로 기하급수적으로 커졌습니다.
그러나 우리는 극단에 이르렀습니까?
사진으로 가능한 것의 한계를 뛰어넘기 위해 할 수 있는 다른 것이 있습니까?
컴퓨터 사진의 최신 발전 사항 중 일부를 살펴보고 미래가 우리를 어디로 데려갈지 살펴보겠습니다.
컴퓨터 사진이 실제로 무엇입니까?
가능한 것에 대해 알아보기 전에 컴퓨터 사진을 이해하는 것이 중요합니다. 간단히 말해서 컴퓨터 사진은 사진을 찍어 다르게 보이게 하는 일종의 이미지 처리입니다.
많은 사람들이 이것을 이미지 조작이라고 하지만 이는 약간 오해의 소지가 있습니다. 최종 목표는 이미지를 변경하는 것이 아니라 사진을 찍고 작업을 수행하는 것입니다.
이미지 조작이 실시간으로 수행될 필요가 없다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 많은 컴퓨터 사진 촬영은 오프라인에서 수행되며 최종 이미지에만 적용됩니다.
그것은 광범위한 용어이며 많은 다른 것들을 설명하는 데 사용됩니다.
예를 들어 많은 사람들은 컴퓨터 사진 촬영이 HDR 이미지를 만드는 것이라고 생각합니다. 그러나 그것은 완전히 사실이 아닙니다.
컴퓨터 사진은 다양한 사진 상황에 적용할 수 있습니다. 창의적인 수정, 초고해상도 이미지, 저조도 사진 개선, 피사계 심도 효과 생성 등과 같은 작업에 사용됩니다.
Instagram을 위한 멋진 사진보다 훨씬 더 많은 작업을 수행하는 데 사용됩니다. NASA는 우주에서 찍은 사진에서 정의를 가져오기 위해 그것을 사용합니다.
컴퓨터 사진 기법
그레이트 푸시
90년대 후반과 2000년대 초반 디지털 사진의 등장으로 새로운 이미지 처리 기술이 탄생했습니다. 이러한 기술의 대부분은 이미지를 더 잘 조작할 수 있도록 개발되었습니다.
최근 몇 년 동안 우리는 이러한 기술이 실제 문제에 점점 더 많이 적용되는 것을 보았습니다.
이것의 가장 잘 알려진 예는 카메라 흔들림 및 렌즈 수차와 같은 문제에 컴퓨터 사진을 적용한 것입니다. 많은 기술을 사용하여 이미지에서 원치 않는 흐림을 제거할 수 있으며 컴퓨터 사진을 통해 많은 카메라에서 이를 가능하게 했습니다.
딥 페이크
이것은 우리가 컴퓨터 사진 분야에서 얼마나 멀리 왔는지에 대한 가장 분명한 예 중 하나입니다. 용어 딥 페이크 딥 러닝 기술을 사용하여 실제처럼 보이는 가짜 이미지를 합성하는 관행을 말합니다.
처음으로 딥 페이크 2000년대 초반에 개발되었지만 최근 AI의 등장으로 인기를 얻고 있습니다.
이것은 기술 산업의 주요 관심사였습니다. 워싱턴 포스트(Washington Post)의 연구에 따르면 설문조사에 참여한 1,000명의 인터넷 사용자 중 40%가 딥 페이크에 노출되었습니다.
여기에는 많은 유명인, 정치인, 심지어 가족들도 포함됩니다. 보고서는 또한 딥페이크가 허위 정보를 퍼뜨리는 데 사용되었으며 사람들을 놀리는 데 자주 사용되었음을 발견했습니다.
여러 가지 다른 방법으로 딥 페이크를 만들 수 있지만 가장 잘 알려진 기술은 GAN(Generative Adversarial Network)이라고 합니다. 이 유형의 깊은 학습 모델은 사실적으로 보이는 가짜 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.
이러한 유형의 이미지를 종종 "가짜 뉴스"라고 합니다.
용어 자체는 부정확하지만 딥페이크가 잘못된 정보를 퍼뜨리는 데 사용된다는 사실은 부인할 수 없습니다. 이미지는 설득력이 있으며 실제라는 생각에 쉽게 사로잡힙니다.
이것이 기술이 많은 곳에서 금지된 이유입니다.
예를 들어 호주에서는 소셜 미디어 플랫폼과 일부 직장에서 딥페이크가 금지됩니다. 영국 정보위원회(Information Commissioner's Office)도 이렇게 말했습니다. 딥 페이크 "상업적 또는 전문적 성격"의 저작물에 사용하는 것은 불법입니다.
딥페이크는 현재 불법이지만 기술이 아직 초기 단계에 있다는 점에 유의해야 합니다. 아직 개발 중이라는 사실은 아직 성장할 여지가 많다는 것을 의미합니다.
예를 들어, Washington Post 연구에 따르면 노출된 사람들의 절반만이 딥 페이크 그들이 가짜라는 것을 알고 있었습니다.
HDR
HDR(High Dynamic Range) 사진은 기존 사진보다 더 넓은 다이내믹 레인지로 이미지를 캡처할 수 있는 기술입니다.
HDR 이미지는 일반적으로 다중 노출을 사용하여 캡처되며 이 기술은 오랫동안 사용되어 왔습니다. HDR 이미지를 한 번에 캡처할 수 있을 만큼 기술이 발전한 것은 최근의 일입니다.
HDR 사진의 가장 잘 알려진 용도 중 하나는 천체 사진입니다.
천문학자는 단일 노출로 이미지를 캡처합니다. 이미지를 결합하여 단일 노출로 가능한 것보다 훨씬 더 넓은 다이내믹 레인지를 가진 합성 이미지를 만듭니다.
컴퓨터 사진의 이점:
컴퓨터 사진을 사용하면 많은 이점이 있으며 사진에 기술을 사용하려면 이점을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 가장 큰 이점입니다.
더 나은 이미지 품질
컴퓨터 사진 촬영의 가장 큰 이점 중 하나는 이미지를 더 좋게 만드는 것입니다. 사진의 이미지 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 다양한 기술이 있습니다.
여기에는 이미지 노이즈 제거, 이미지 안정화 및 노이즈 감소와 같은 기술이 포함됩니다.
Morpho는 컴퓨터 사진을 지속적으로 개선하고 #일체 포함 스마트폰 사진가를 위한 소프트웨어. # 스냅 드래곤 pic.twitter.com/NhmwfqT8a
-Qualcomm (@Qualcomm) 2020 년 12 월 2 일
또한 이 기술을 통해 구형 카메라로 촬영한 사진의 이미지 품질을 향상시킬 수 있습니다.
이는 이미지를 더 잘 보이게 하는 데 사용된 많은 기존 기술을 최신 카메라에서 구현할 수 없기 때문입니다.
더 빠른 이미지 캡처
컴퓨터 사진의 가장 분명한 이점 중 하나는 기존 사진보다 이미지를 더 빠르게 촬영한다는 것입니다.
컴퓨터 사진을 사용하면 사진을 찍는 데 필요한 많은 작업을 컴퓨터에서 수행할 수 있습니다. 여기에는 노이즈 감소, 색상 보정 및 렌즈 보정 등이 포함됩니다.
향상된 해상도
컴퓨터 사진의 또 다른 이점은 기존 사진에서 가능한 것보다 더 높은 해상도로 이미지를 캡처할 수 있다는 것입니다.
이 기술은 HDR 사진과 동일한 원리를 많이 기반으로 하며 넓은 다이내믹 레인지로 이미지를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
즉, 기존 사진보다 더 높은 해상도로 이미지를 캡처할 수 있습니다. 기존 카메라로 이미지를 촬영한 경우보다 최소 4배 큰 이미지를 캡처할 수 있습니다.
AI 컴퓨터 사진은 어떤 유형을 사용합니까?
AI 기반 컴퓨터 사진 촬영은 매우 새로운 기술이며 현재 소수의 회사에서만 서비스를 제공하고 있습니다. AI 기반 컴퓨터 사진에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
슈퍼레졸루션(SR)
SuperResolution은 원본 이미지보다 훨씬 선명한 고해상도 이미지를 생성할 수 있는 기술입니다. AI를 사용하여 여러 저해상도 이미지를 하나의 고해상도 이미지로 결합합니다.
HDR
HDR 이미지는 일반적으로 다중 노출을 사용하여 캡처되며 이 기술은 오랫동안 사용되어 왔습니다. HDR 이미지를 한 번에 캡처할 수 있을 정도로 기술이 발전한 것은 최근의 일이었습니다.
레티넥스
James D. MacKenzie가 개발한 컴퓨터 사진 기술이며 여러 전문 카메라에 사용됩니다. 이 기술은 HDR 사진과 동일한 여러 원칙을 기반으로 하며 넓은 동적 범위의 이미지를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
Retinex는 넓은 동적 범위의 이미지를 만드는 데 사용됩니다. Retinex는 가장 잘 알려진 AI 컴퓨터 사진 유형이지만 유일한 것은 아닙니다.
결론
우리는 컴퓨터 사진이 점점 더 극단적으로 변하는 지점에 도달하고 있습니다. iPhone 13 pro의 인물 사진 모드 및 영화 모드와 같은 기술을 통해 이제 고급 DSLR 카메라로 찍은 것처럼 보이는 사진과 동영상을 만들 수 있습니다.
이 기술이 계속 발전함에 따라 우리는 더욱 사실적인 이미지를 만들 것입니다.
컴퓨터 사진이 미래에 사진을 찍는 방식을 어떻게 바꿀 것이라고 생각합니까?
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