Google Research, düşük ışıkta fotoğrafçılığı büyük ölçüde değiştirebilecek yeni yapay zeka (Al) imge gürültü azaltma teknolojisi üzerinde çalışıyor. Araç, güçlü gürültü giderme, doku ve şekil bozulmalarını (artifact) minimuma indirme ve karanlık bir sahneyi yeniden oluşturma yeteğine sahip. Ayrıca mevcut gürültü giderme araçlarından daha iyi bir performans sergiliyor.

Hesaplamalı fotoğrafçılık günümüzde akıllı telefonlarda ve işlem sonrası yazılımlarda yaygın. Google Research, daha karanlık sahnelerdeki görüntü gürültüsünü ortadan kaldırmak için yapay zeka kullanan ve fotoğrafçıların “karanlıkta görmelerini” sağlayan yeni bir teknolojiyi tanıttı.

Bu yeni teknolojinin adı RawNeRF ve MultiNeRF olarak bilinen açık kaynak projelerinin bir parçasını oluşturuyor. RawNeRF, özellikle daha karanlık sahneleri çekerken fotoğrafçılara yardımcı olabilir. Güçlü gürültü giderme gücüne sahip yapay zeka bu gürültü gidermeyi diğer teknolojilere kıyasla kalitede minimum kayıp ve çok daha az artifact ile gerçekleştiriyor.

NeRF (Neural Radiance Fields), bir görüntü koleksiyonunu tarayıp doğru bir üç boyutlu (3D) render oluşturabilen bir görünüm sentezleyici. Bir Google araştırmacısı olan Ben Mildenhall, RawNeRF’ün “bir sahneyi birlikte gürültüyü azaltmak ve yeniden oluşturmak için birçok farklı kamera bakış açısından alınan görüntüleri birleştirdiğini” açıklıyor. Yani RawNeRF sadece bir gürültü giderici değil. Aynı zamanda kamera konumunu değiştirmek ve sahneyi farklı açılardan görüntülemek için de kullanılabiliyor. Sahneler doğrusal bir HDR renk uzayında yeniden oluşturuluyor ve pozlamayı değiştirme, ton eşlemeyi kullanma ve odağı değiştirme gibi işlemleri gerçekleştirebiliyor.

Yukarıdaki videoda gösterildiği gibi Mildenhall, RawNeRF’nin gücünü göstermek için mum ışığında bir masanın akıllı telefondan çekilmiş bir fotoğrafını kullanıyor. Mildenhall fotoğrafa minimal işlem ve parlaklık uyguladıktan sonra ortaya çıkan resim daha ayrıntılı olsa da, önemli miktarda sensör gürültüsüne sahip. Resmi son teknoloji bir derin gürültü gidericiden geçirmenin hoş olmayan eserler bıraktığını gösteriyor, ancak RawNeRF ile sonuçlar, özellikle görüntü kalitesi ve artifact eksikliği açısından gerçekten şaşırtıcı. Bu kadar iyi performans göstermesinin nedeni, yapay zekanın sonradan işlenmiş JPEG’ler yerine ham görüntü verileri üzerinde eğitilmiş olması.