Kaynaklar
- TechCrunch AI
Kendine göre yap
Bu hikâye ilham mı verdi? Fikrini saniyeler içinde kendi yapay zekâ sanatına dönüştür — ücretsiz başla, kart gerekmez.

Bu hikâye ilham mı verdi? Fikrini saniyeler içinde kendi yapay zekâ sanatına dönüştür — ücretsiz başla, kart gerekmez.

Adobe, AI destekli ölçekleme, keskinleştirme ve gürültü azaltma alanında en yaygın kullanılan üçüncü taraf araçlardan ikisi olan Topaz Photo AI ve Topaz Video AI'ın arkasındaki şirket Topaz Labs'ı satın aldı. Adobe, Topaz Labs'ın teknolojisini uygulama paketine entegre edeceğini açıkladı.
Stable Diffusion, Midjourney veya Flux ile görüntü üreten herkes için Topaz Photo AI neredeyse standart bir son işlem adımı hâline geldi. Gigapixel ölçekleme motoru, 1024×1024 çözünürlüklü bir çıktıyı baskı çözünürlüğüne temiz biçimde taşıyabiliyor; genel bikübikal ölçeklemenin ya da ESRGAN tabanlı araçların çoğu zaman başaramadığı şekilde kenar ayrıntılarını koruyor. Topaz Video AI ise AI ile üretilen kliplerde kare enterpolasyonu ve çözünürlük geliştirme konusunda aynı işi yapıyor. Bu yeteneklerin hiçbirinin Adobe'nin kendi araçlarında ikna edici bir yerel karşılığı bulunmuyordu; bu da satın almayı bu denli önemli kılan şey.
Adobe, TechCrunch'a Topaz Labs'ın araçlarını uygulamalarına entegre etmeyi planladığını doğruladı; ancak hangi ürünlerin önce geleceğini veya ne zaman gerçekleşeceğini belirtmedi. En olası hedefler, şu anda Adobe'nin kendi modeline dayanan Photoshop'un Süper Çözünürlük özelliği ve Lightroom'un Gürültü Azaltma aracı. Her ikisi de güvenilir olmakla birlikte, özellikle fotoğrafik gürültüden farklı görünen sentetik AI dokuları söz konusu olduğunda topluluk kıyaslamalarında Topaz'ın özel motorlarının gerisinde kalıyor.
Çoğu içerik üreticisi için şimdilik somut bir değişiklik yok. Topaz Labs'ın bağımsız masaüstü uygulamaları — Photo AI, Video AI ve Sharpen AI — çalışmaya devam edecek. Adobe satın almalarında ürünleri genellikle en azından bir geçiş süresi boyunca korur; şirket, Lightroom'un öncülünü satın aldıktan sonra ve daha yakın zamanda Frame.io'yu bünyesine kattıktan sonra da aynı yolu izledi.
Asıl büyük soru işareti, Topaz'ın temel modellerinin Creative Cloud'a kilitlenip kilitlenmeyeceği ya da bağımsız satın alma seçeneğinin sürdürülüp sürdürülmeyeceği. Topaz Labs, tarihsel olarak sürekli lisanslar satıyordu; bu da abonelik gerektirmeden profesyonel düzeyde araç isteyen bağımsız içerik üreticileri için cazip bir seçenek olmasını sağlıyordu. Adobe bu özellikleri bir Creative Cloud katmanına dahil ederse — ya da en iyi modelleri premium bir planın arkasına kilitlersе — açık kaynaklı iş akışlarından elde ettikleri çıktıları Topaz ile son işlemden geçirenler de dahil olmak üzere Adobe ekosistemi dışında Topaz kullanan içerik üreticileri için hesap değişir.
Adobe bu yıl AI geliştirme konusunda agresif bir tempo sürdürüyor. Şirket yakın zamanda Photoshop, Premiere ve Illustrator genelinde AI asistanları kullanıma sundu; Firefly stüdyosu ise bu sitede daha önce ele alınan proje belleği özelliklerini kazandı. Topaz'ın satın alınması bu örüntüyle örtüşüyor: Adobe, sıfırdan ölçekleme eşdeğeri geliştirmek yerine pazar liderini satın almayı tercih etti.
Topaz Labs, Adobe'nin tercih edebileceği tek seçenek değildi. 2024'te ayrıntı ekleyerek — yalnızca enterpolasyon yapmak yerine — halüsinasyon tarzı ölçekleme anlayışıyla öne çıkan Magnific AI, klinik doğruluk yerine stilize geliştirme isteyen AI sanat üreticileri arasında gözde bir araç hâline geldi. Adobe'nin fotoğrafçı gerçekçiliğini ve artefakt bastırmayı ön plana koyan Topaz'ı tercih etmesi, önceliğin üretken sanat geliştirme nişini kovalamak değil, profesyonel fotoğraf ve video iş akışları için Photoshop ve Lightroom'u güçlendirmek olduğuna işaret ediyor.
Topaz'ı özellikle Adobe'nin kapalı bahçesinin dışında durduğu için tercih eden içerik üreticileri için önümüzdeki birkaç aydaki ürün duyuruları büyük önem taşıyacak. İlk somut sinyal, büyük olasılıkla Topaz'ın bağımsız uygulamalarının satın alma sonrasında güncelleme almaya devam edip etmeyeceği ya da geliştirmenin sessiz sedasız Adobe'nin iç entegrasyon sürecine kayıp kaymayacağıyla ortaya çıkacak.