Roman RemberGwangju Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden (Gwangju Institute of Science and Technology – GIST) bilim insanları, renkli fotoğrafları profesyonel bir incelikle siyah-beyaza dönüştürebilen bir yapay zeka algoritması geliştirerek yapay zeka konusunda çığır açıcı bir adım attı. Profesör Jun Haegon’un araştırma ekibinin bu gelişimi, siyah-beyaz fotoğrafla çalışan fotoğrafçıların düzeltme tekniklerini taklit ederek renkli görüntüleri etkileyici bir biçimde monokroma dönüştürmektedir.
Renkleri olmadığı için dikkatleri dağıtmayan siyah-beyaz fotoğrafçılık, sanatçılara doku, çizgi, desen ve kontrastı vurgulama imkanı verir. Bu ifade biçimi, Instagram gibi sosyal medya platformlarında estetik çekiciliği nedeniyle yeniden ilgi görmektedir. Keskin yan dalı algoritmaları oluşturmak için, GIST ekibi üç profesyonel fotoğrafçıdan yardım almış, her biri 5.000 fotoğraf sunarak kendi tarzlarına göre birbirinden farklı 15.000 siyah-beyaz resim içeren bir veri kümesi oluşturmuşlardır.
Yaklaşımlarını daha da rafine eden araştırmacılar, veri kümesini her fotoğrafın üzerinde çalışan fotoğrafçıya ve her fotoğrafta bulunan belirli konulara göre sınıflandırmışlardır. Derin metrik öğrenme sinir ağlarını uygulayarak, ekip, sanatsal olarak üstün siyah-beyaz fotoğraflar üretmeyi başarmıştır.
AI tarafından geliştirilen görüntülerin genel halk arasında favori olarak belirlendiği bir çalışmada, algoritmalarının çıktısı ve popüler akıllı telefonlar ve Instagram’dan genel filtreler arasında tercihler test edilmiştir. “Parazit” ve “Çılgın Max” gibi filmlerin orijinal siyah-beyaz sürümleri ile AI algoritmasıyla işlenen sürümleri karşılaştırıldığında bile, katılımcılar büyük ölçüde sonraki sürümü tercih etmiştir.
AI’daki bu sıçrama, önemli bir bilgi birikimine ve pahalı ekipmana sahip olanların özel alanı olan yüksek kaliteli siyah-beyaz fotoğrafçılığı demokratikleştirmeyi vaat etmektedir. Araştırma bulgularının haziran ayında, fotoğraf düzenleme uygulamaları ve medya son işlemeleri için yeni bir çağın önünü açan, birincil bilgisayar görüşü etkinliği olan CVPR’de sunulması planlanmıştır.
