Нейросеть от Google научилась определять, какие изображения нравятся людям

Татьяна Новак

Разработчики из компании Google обучили глубокую сверточную нейросеть NIMA прогнозировать, насколько эстетически привлекательным покажется людям заданное изображение. Об этом сообщается в блоге компании.

Для обучения нейросети Google использовал около 200 тысяч фотографий из базы AVA, где каждый снимок оценили около 200 профессиональных фотографов по шкале от 1 до 10. Во время тестирования программа смогла угадать оценки людей с точностью 80%. Этот процесс разработчики назвали «нейронной оценкой изображения» (NIMA).

Примеры изображений из базы данных AVA и рейтинги: Оценки эстетической привлекательности фотографий. На первом месте баллы, поставленные алгоритмом NIMA, в скобках - людьми-фотографами. Иллюстрация:Talebi & Milanfar

По словам разработчиков, NIMA — это первый машинный алгоритм, который анализирует объективные технические параметры фотографии и может предугадать субъективную оценку, которую ему поставит человек.

Также алгоритм научился редактировать фотографии так, чтобы они казались людям наиболее красивыми. Например, он может изменять яркость или контрастность, устранять или добавлять тени и блики. Исследование показало, что правильная настройка параметров позволяет увеличить эстетическую привлекательность почти любой фотографии на несколько баллов.

Повышение эстетической привлекательности изображений с помощью графического редактирования.

Google надеется, что в будущем такая программа станет полезным инструментом для фотографов. С помощью NIMA они смогут выбирать самые красивые фото из множества похожих кадров, а также удачно их редактировать.

Загрузить еще