Kaynaklar
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'nin Project Indigo'su — daha doğal, SLR benzeri bir görünüm sunmak amacıyla piyasaya sürülen deneysel iPhone kamera uygulaması — Adobe'nin kendi Firefly modellerini kullanmayan bir dizi üretken yapay zeka aracıyla güncelleniyor; bu durum, şirketin alışılagelen yapay zeka altyapısından kayda değer bir sapma anlamına geliyor.
Adobe'nin «AI Playground» olarak adlandırdığı yeni özellik seti; arka plan kaldırma, nesne kaldırma ve bir fotoğrafı eskiz ya da resim olarak yeniden biçimlendirebilen stil transferi efektlerini kapsıyor — ve çarpıcı bir tersine çevirme olarak illüstrasyonları fotogerçekçi görüntülere dönüştürebiliyor. The Verge'e göre, Adobe araçları cilalı bir ürün sürümü yerine deneysel bir alan olarak tanımlıyor; bu da yeteneklerin Adobe'nin kendi model ailesinde olgunlaşmasını beklemek yerine Firefly dışına çıkma tercihini açıklıyor.

Adobe Indigo'nun yeni yapay zeka nesne kaldırma özelliğini gösteren öncesi ve sonrası görüntüler.
Görsel: The Verge / The Verge AI
Halihazırda yapay zeka görüntü araçları kullananlar için nesne ve arka plan kaldırma özellikleri tanıdık bir alan — ancak stil transferinin gidiş-dönüş özelliği daha ilgi çekici. Bir fotoğrafı boyalı ya da eskiz görünümüne doğru itebilmek, ardından bir illüstrasyonu fotogerçekçiliğe geri çekebilmek; normalde ayrı araçlar arasında geçiş yapmayı gerektiren hızlı bir yineleme döngüsü açıyor.

Adobe Indigo'nun stil transferi, boyalı illüstrasyonları fotogerçekçi görüntülere dönüştürebiliyor.
Görsel: The Verge / The Verge AI
TechCrunch'ın haberine göre, Indigo artık az önce çektiğiniz bir fotoğrafı analiz edip kompozisyon, ışık ve teknik kalite hakkında yazılı geri bildirim sunabiliyor. Bu, üretimden farklı bir yapay zeka yardımı türü — çekim iş akışına yerleştirilmiş ikinci bir görüş almaya daha yakın. Kompozisyon öğrenen fotoğrafçılar ya da yapay zeka üretim çalışmaları için referans görüntüler çeken içerik üreticileri için anlık uygulama içi eleştiri, dışa aktarma ve ayrı bir araçla sorma döngüsünü ortadan kaldırıyor.

Adobe Indigo'nun yeni yapay zeka eleştiri özelliği, çekim sonrasında kompozisyon ve teknik kaliteyi analiz ediyor.
Görsel: The Verge / The Verge AI
Adobe, ticari ürünlerinde Firefly'ı lisanslı içerikler üzerinde eğitilmiş, ticari açıdan güvenli bir model olarak konumlandırmaya özen gösterdi. Indigo'nun AI Playground'u bunu tamamen devre dışı bırakıyor; bu da Adobe'nin projeyi nerede konumlandırdığını ortaya koyuyor — bu, IP güvencesi olmayan bir ürün değil, yetenek keşfi için bir kum havuzu. Yapay zeka üretimli görüntüleri ticari amaçla kullanan içerik üreticileri, Indigo'nun üretken özelliklerinden elde edilen çıktılara, eğitim verisi tam olarak açıklanmamış herhangi bir üçüncü taraf modele uygulayacakları titizliği göstermelidir.
Üretim hatlarına beslemek için referans fotoğraf çeken yapay zeka sanat içerik üreticileri için — gerçek fotoğrafları stil çıpası, ControlNet girdisi veya img2img kaynağı olarak kullananlar — yerleşik arka plan kaldırma ve stil transferine sahip bir çekim-düzenleme uygulamasının açık bir faydası var. Soru, Indigo'nun görüntü kalitesinin kaynak varlık olarak yeterli olup olmadığı. Adobe, üretken özellikler için temel model adlarını açıklamadı; dolayısıyla çıktı kalitesini özel araçlarla kıyaslamanın henüz bir yolu yok.
Stil transferi ve üretim özelliklerini kendi iş akışınızda denemek istiyorsanız, Charmloop görüntü üreticisi ve model kataloğu, Indigo'nun gerçek bir fotoğraftan ürettikleriyle karşılaştırmaya değer çeşitli stiller sunuyor.
Indigo deneysel bir uygulama olmaya devam ediyor — Adobe, bu özelliklerin herhangi birini Lightroom veya Photoshop'a taşımak için bir zaman çizelgesi açıklamadı. Ancak Adobe'nin küçük de olsa yayınlanmış bir uygulamada Firefly dışı üretken araçları test etmesi, şirketin hangi yeteneklerin amiral gemisi pakete taşınmaya değer olduğuna karar vermeden önce içerik üreticilerinin gerçekte neye uzandığını yakından izlediğini gösteriyor.