မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံပညာသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း များစွာတိုးတက်ပြောင်းလဲလာခဲ့သည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ရုပ်ပုံများဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလားအလာသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များမှ ပိုမိုခေတ်မီဆန်းပြားသော ကင်မရာ ဟာ့ဒ်ဝဲများအထိ ကြီးထွားလာခဲ့သည်။
ဒါပေမယ့် ငါတို့က အစွန်းမရောက်ဖူးလား။
ဓာတ်ပုံများဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော နယ်နိမိတ်များကို တွန်းလှန်ရန် အခြားအရာများ ရှိပါသလား။
ကွန်ပျူတာ ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းရဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် တိုးတက်မှုအချို့ကို ကြည့်ပြီး အနာဂတ်က ကျွန်ုပ်တို့ကို ဘယ်မှာ သွားမလဲဆိုတာ ကြည့်ကြရအောင်။
ကွန်ပြူတာဓါတ်ပုံဆိုတာ ဘာလဲ။
ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ အရာတွေကို မလေ့လာခင်မှာ ကွန်ပျူတာနဲ့ ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းကို နားလည်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းသည် ဓာတ်ပုံတစ်ပုံကိုယူ၍ မတူညီသောအသွင်အပြင်ဖြစ်စေသော ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းတစ်မျိုးဖြစ်သည်။
လူအများက ၎င်းကို ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းဟု ရည်ညွှန်းသော်လည်း ၎င်းသည် အနည်းငယ် လွဲမှားနေပါသည်။ အဆုံးပန်းတိုင်မှာ ပုံပြောင်းရန်မဟုတ်ဘဲ ဓာတ်ပုံရိုက်ပြီး ၎င်းနှင့် တစ်ခုခုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။
ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ရန် မလိုအပ်ကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံအများအပြားကို အော့ဖ်လိုင်းဖြင့်လုပ်ဆောင်ပြီး နောက်ဆုံးပုံတွင်သာ အသုံးချသည်။
၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သောအသုံးအနှုန်းဖြစ်ပြီး မတူညီသောအရာများစွာကို ဖော်ပြရန်အတွက် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံပညာသည် HDR ပုံများဖန်တီးခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည်ဟု လူအများက ယူဆကြသည်။ ဒါပေမယ့် အဲဒါ လုံးဝမမှန်ပါဘူး။
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံကို မတူညီသော ဓာတ်ပုံရိုက်သည့် အခြေအနေများစွာတွင် အသုံးချနိုင်သည်။ ဖန်တီးမှုပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အလွန်ကောင်းမွန်သောပုံများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ အလင်းရောင်နည်းသောဓာတ်ပုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း၊ အကွက်၏အတိမ်အနက်ကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အရာများအတွက် အသုံးပြုသည်။
Instagram အတွက် ဓာတ်ပုံကောင်းတွေ ဖန်တီးတာထက် အများကြီး ပိုလုပ်လေ့ရှိတယ်။ NASA သည် အာကာသအတွင်း ရိုက်ကူးထားသော ဓာတ်ပုံများတွင် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။
ကွန်ပြူတာဓါတ်ပုံနည်းပညာများ
မဟာတွန်းအား
90 နှောင်းပိုင်းနှင့် 2000 ခုနှစ်များအစောပိုင်းတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဓာတ်ပုံပညာများ ထွန်းကားလာခြင်းကြောင့် ပုံရိုက်ခြင်းနည်းပညာအသစ်များ ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ ပုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခြယ်လှယ်နိုင်စေရန်အတွက် ဤနည်းပညာများစွာကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါသည်။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဤနည်းပညာများကို လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများတွင် အသုံးချမှု ပိုများလာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။
ဤအရာ၏ လူသိအများဆုံး ဥပမာမှာ ကင်မရာတုန်ခါမှုနှင့် မှန်ဘီလူးကွဲလွဲမှုများကဲ့သို့သော ပြဿနာများအတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဓာတ်ပုံပညာကို အသုံးချခြင်းဖြစ်သည်။ ပုံတစ်ပုံမှ မလိုလားအပ်သော မှုန်ဝါးမှုများကို ဖယ်ရှားရန် နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ကွန်ပျူတာနည်းပညာဖြင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းသည် ကင်မရာများစွာအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
Deepfakes
ဒါက ကွန်ပျူတာနဲ့ ဓာတ်ပုံရိုက်တဲ့နယ်ပယ်မှာ ဘယ်လောက်ဝေးဝေးရောက်နေပြီလဲဆိုတာ အထင်ရှားဆုံး ဥပမာတစ်ခုပါပဲ။ ဝေါဟာရ deepfake ရုပ်ပုံအတုများကို တကယ့်အစစ်အမှန်ကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်ဖန်တီးရန် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုလေ့ကျင့်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
ပထမဆုံး deepfakes 2000 ခုနှစ်များအစောပိုင်းတွင် တီထွင်ခဲ့ကြသော်လည်း AI သည် မကြာသေးမီက ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
ဒါက နည်းပညာနယ်ပယ်အတွက် အဓိက စိုးရိမ်စရာဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။ Washington Post ၏ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့သည့် အင်တာနက်အသုံးပြုသူ ၁၀၀၀ တွင် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းသည် နက်နဲသောအတုအယောင်များနှင့် ထိတွေ့ခံခဲ့ရကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ယင်းတွင် နာမည်ကြီးများ၊ နိုင်ငံရေးသမားများနှင့် ၎င်းတို့၏ မိသားစုများမှ လူများပင် ပါဝင်သည်။ မှားယွင်းသော အချက်အလက်များကို ဖြန့်ကျက်ရန် နက်ရှိုင်းသော အတုများကို အသုံးပြုပြီး လူအများကို လှောင်ပြောင်ရန် အသုံးပြုလေ့ရှိကြောင်း အစီရင်ခံစာတွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။
မတူညီသောနည်းလမ်းများစွာသည် နက်နဲသောအတုအယောင်များကို ဖန်တီးနိုင်သော်လည်း လူသိအများဆုံးနည်းပညာကို GAN (generative adversarial network) ဟုခေါ်သည်။ ဤအမျိုးအစား နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု လက်တွေ့ဆန်သော ပုံအတုများကို ဖန်တီးရန် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသည်။
ဤပုံများကို "သတင်းအတု" ဟု မကြာခဏ ရည်ညွှန်းလေ့ရှိသည်။
အခေါ်အဝေါ်ကိုယ်တိုင်က မမှန်ကန်သော်လည်း၊ သတင်းမှားများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် နက်နဲသောအတုအယောင်များကို အသုံးပြုနေသည်မှာ ငြင်းမရနိုင်ပါ။ ရုပ်ပုံများသည် ယုံကြည်စိတ်ချဖွယ်ရှိပြီး ၎င်းတို့သည် အစစ်အမှန်ဖြစ်သည်ဟူသော အယူအဆကို သိရှိရန် အလွန်လွယ်ကူပါသည်။
ဒါကြောင့် နည်းပညာကို နေရာတော်တော်များများမှာ ပိတ်ပင်ထားပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဩစတေးလျတွင် deepfakes များကို ဆိုရှယ်မီဒီယာပလက်ဖောင်းများနှင့် အချို့သော လုပ်ငန်းခွင်များတွင် ပိတ်ပင်ထားသည်။ ယူကေရဲ့ ပြန်ကြားရေး ကော်မရှင်နာရုံးကလည်း ဒီလိုပြောပါတယ်။ deepfakes "စီးပွားဖြစ် သို့မဟုတ် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်သဘောသဘာဝ" ၏ မည်သည့်အလုပ်တွင်မဆို အသုံးပြုရန် တရားမဝင်ပါ။
Deepfakes များသည် လက်ရှိတွင် တရားမဝင်သော်လည်း၊ နည်းပညာသည် နို့စို့အရွယ်သာရှိသေးကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဖွံ့ဖြိုးဆဲဆိုတဲ့အချက်က ကြီးထွားဖို့ နေရာအများကြီးကျန်နေသေးတာကို ဆိုလိုတာပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝါရှင်တန်ပို့စ် လေ့လာမှုအရ လူများ၏ ထက်ဝက်မျှသာ ထိတွေ့ဖူးသည်။ deepfakes အတုများဖြစ်ကြောင်း သိရှိခဲ့ကြသည်။
HDR
High Dynamic Range (HDR) ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းသည် သမားရိုးကျ ဓာတ်ပုံရိုက်နိုင်သည်ထက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးဖြင့် ပုံများကို ဖမ်းယူနိုင်စေမည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
HDR ပုံများကို အများအားဖြင့် အလင်းဝင်ပေါက်များစွာဖြင့် ဖမ်းယူကြပြီး နည်းပညာသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ မကြာသေးမီကမှ နည်းပညာသည် HDR ပုံရိပ်များကို ရိုက်ချက်တစ်ခုတည်းတွင် ဖမ်းယူနိုင်လောက်အောင် အဆင့်မြင့်လာခဲ့သည်။
HDR ဓာတ်ပုံပညာ၏ အထင်ရှားဆုံးအသုံးပြုမှုတစ်ခုမှာ နက္ခတ်ဗေဒင်ဓာတ်ပုံပညာဖြစ်သည်။
နက္ခတ္တဗေဒပညာရှင်များသည် အလင်းဝင်ပေါက်တစ်ခုတည်းဖြင့် ပုံများကို ဖမ်းယူကြသည်။ အလင်းဝင်ပေါက်တစ်ခုတည်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်ထက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးဖြင့် ပေါင်းစပ်ပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးရန်အတွက် ပုံများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
Computational Photography ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိပြီး သင့်ဓာတ်ပုံနည်းပညာကို သင်အသုံးပြုမည်ဆိုပါက ၎င်းတို့ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ အကြီးမားဆုံးအကျိုးခံစားခွင့်များထဲမှ အချို့ဖြစ်သည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်သောပုံအရည်အသွေး
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း၏ အကြီးမားဆုံးအကျိုးကျေးဇူးများထဲမှတစ်ခုမှာ သင်၏ပုံများကို ပိုကြည့်ကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဓာတ်ပုံတစ်ပုံ၏ ပုံအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် မတူညီသော နည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။
၎င်းတို့တွင် image denoising၊ image stabilization နှင့် noise လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများ ပါဝင်သည်။
Morpho သည် ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံပညာကို ဆက်လက်တိုးတက်စေပါသည်။ #AI စမတ်ဖုန်းဓာတ်ပုံဆရာများအတွက်ဆော့ဖ်ဝဲ။ #Snapdragon ထိပ်သီးအစည်းအဝေး pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
- Qualcomm (@Qualcomm) ဒီဇင်ဘာလတွင် 2, 2020
နည်းပညာသည် ကင်မရာအဟောင်းများဖြင့် ရိုက်ယူထားသော ဓာတ်ပုံများ၏ ရုပ်ပုံအရည်အသွေးကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ရုပ်ပုံများကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုထားသော နည်းစနစ်ဟောင်းများစွာသည် ကင်မရာအသစ်များတွင် အကောင်အထည်ဖော်ရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။
ပုံရိပ်ဖမ်းယူမှု ပိုမြန်တယ်။
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း၏ အထင်ရှားဆုံးအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ သမားရိုးကျဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းထက် ပုံများကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာယူနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာတွင် ဓာတ်ပုံရိုက်ရန် လိုအပ်သော အလုပ်များစွာကို ကွန်ပြူတာ ဓာတ်ပုံရိုက်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတွင် ဆူညံသံလျှော့ချခြင်း၊ အရောင်ပြုပြင်ခြင်းနှင့် မှန်ဘီလူးပြင်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့သော အရာများပါဝင်သည်။
Resolution တိုးလာသည်။
ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း၏ နောက်ထပ်အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ သမားရိုးကျဓာတ်ပုံပညာဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်ထက် ပိုမိုကြည်လင်ပြတ်သားသည့် ပုံများကို ဖမ်းယူနိုင်စေခြင်း ဖြစ်သည်။
နည်းပညာသည် HDR ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းကဲ့သို့ တူညီသောအခြေခံမူများစွာကို အခြေခံထားပြီး ကျယ်ပြန့်သော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးဖြင့် ပုံများကိုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဆိုလိုသည်မှာ သမားရိုးကျ ဓာတ်ပုံများထက် မြင့်မားသော ကြည်လင်ပြတ်သားသော ပုံရိပ်များကို ဖမ်းယူနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ သမားရိုးကျ ကင်မရာဖြင့် ရိုက်ပါက အနည်းဆုံး 4 ဆ ကြီးမားသော ပုံများကို ဖမ်းယူနိုင်သည် ။
AI Computational Photography သည် မည်သည့်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသနည်း။
AI စနစ်သုံး ကွန်ပျူတာဓာတ်ပုံပညာသည် အလွန်နည်းပညာအသစ်ဖြစ်ပြီး လက်ရှိတွင် ကုမ္ပဏီအနည်းငယ်ကသာ ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးလျက်ရှိသည်။ AI စနစ်သုံး ကွန်ပျူတာဖြင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းတွင် အဓိက အမျိုးအစား နှစ်မျိုးရှိသည်။
SuperResolution (SR)
SuperResolution သည် မူရင်းပုံထက် များစွာကြည်လင်ပြတ်သားသော ရုပ်ထွက်မြင့်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Resolution နိမ့်သောပုံများစွာကို တစ်ခုတည်းသော၊ ကြည်လင်ပြတ်သားသောပုံအဖြစ် ပေါင်းစပ်ရန် AI ကို အသုံးပြုသည်။
HDR
HDR ပုံများကို အများအားဖြင့် အလင်းဝင်ပေါက်များစွာဖြင့် ဖမ်းယူကြပြီး နည်းပညာသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ မကြာသေးမီကမှ နည်းပညာသည် HDR ပုံရိပ်များကို ရိုက်ချက်တစ်ခုတည်းတွင် ဖမ်းယူနိုင်လောက်အောင် အဆင့်မြင့်လာခဲ့သည်။
Retinex
၎င်းသည် James D. MacKenzie မှ ဖန်တီးထားသော ကွန်ပျူတာ ဓာတ်ပုံရိုက်နည်းဖြစ်ပြီး ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ကင်မရာများစွာတွင် အသုံးပြုပါသည်။ နည်းပညာသည် HDR ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းကဲ့သို့ တူညီသောအခြေခံမူများစွာအပေါ် အခြေခံထားပြီး ကျယ်ပြန့်သော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးဖြင့် ပုံများကိုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
Retinex ကို ကျယ်ပြန့်သော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးဖြင့် ပုံများဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည်။ Retinex သည် AI တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း၏ အကျော်ကြားဆုံး အမျိုးအစားဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် တစ်ခုတည်းမဟုတ်ပါ။
ကောက်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွန်ပြူတာဓာတ်ပုံပညာသည် ပို၍ပို၍ လွန်ကဲလာနေသည့် နေရာကို ရောက်ရှိနေပါသည်။ iPhone 13 pro တွင် ပုံတူမုဒ်နှင့် ရုပ်ရှင်မုဒ်ကဲ့သို့သော နည်းပညာဖြင့်၊ ၎င်းတို့ကို အဆင့်မြင့် DSLR ကင်မရာဖြင့် ရိုက်ကူးထားသည့် ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကို ယခု ဖန်တီးနိုင်ပါပြီ။
ဤနည်းပညာသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော ရုပ်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကွန်ပျူတာနည်းပညာဖြင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းသည် အနာဂတ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ဓာတ်ပုံရိုက်သည့်ပုံစံကို မည်သို့ပြောင်းလဲစေမည်ဟု သင်ထင်ပါသနည်း။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave