Топ-5 нейросетей для обработки фото онлайн

27.05.2024

Редакция: Ольга Сомова. Автор: Любовь Равенок

Нейросеть онлайн — простой и эффективный инструмент для обработки изображений

Нейросеть — эта революционная модель, которая показывает невероятные результаты во многих отраслях компьютерных технологий. Она имитирует работу человеческого мозга и использует алгоритмы машинного обучения для упрощения различных задач, где было необходимо человеческое вовлечение. Эти модели используются для закрытия многих потребностей без чрезмерного человеческого вмешательства, например в написании текстов, создании презентаций и даже в обработке изображений.

На самом деле нейросети стали неотъемлемой частью современной обработки фотографий. Благодаря развитию технологий сегодня каждый может легко обработать фото, используя их.

Что такое нейросеть и как ее используют для обработки изображений?

Системы нейросетей были созданы для выполнения различных задач с минимальным человеческим вовлечением. Процессы таких нейросетей построены как нейронные системы человеческого мозга, однако сфокусированы на решении одного конкретного вопроса. Каждый нейрон в такой сетке получает входные данные, анализирует и передает их через синапс.

Если описать все это простыми словами, то каждый нейрон — это единица этой нейросети, а синапс — это связь между этими нейронами. Следовательно, именно из этого и состоит нейросеть. Однако существуют различные архитектуры нейросетей, которые могут быть использованы именно для обработки фотографий. Ниже мы рассмотрим самые популярные из них:

• сверточные нейронные сети (convolutional neural network, CNN);
• глубокие сверточные генеративные нейросети (DCGAN);
• автоэнкодеры или автокодировщик;
• рекуррентные нейронные сети (recurrent neural networks, RNN).

Каждый из этих видов имеет специфическую структуру, получает входные данные и обрабатывает их. Итак, как каждый из них работает?

1. Сверточная нейросеть (CNN):

CNN — это способ обучения компьютера понимать изображение. Они работают, подобно тому, как мы, люди, распознаем лицо или объекты на фотографиях.

В начале CNN принимает изображение и разделяет его на небольшие части, чтобы понять детали. Затем он использует различные фильтры для обнаружения особенностей, таких как острые углы или цвета.

Сверточные слои CNN постепенно увеличивают сложность обработки, ища все больше и больше деталей. На выходе мы получаем информацию о том, что на картинке представлено.

2. Глубокие сверточные генеративные нейросети (DCGAN):

DCGAN — это тип нейросетей, обучающихся создавать новые изображения. Они учатся на основе большого количества фотографий, а затем могут создавать что-нибудь новое, что похоже на реальные снимки.

У DCGAN есть две части: генератор и дискриминатор. Генератор создает новые изображения, а дискриминатор решает, выглядят ли они реалистично.

В течение обучения генератор и дискриминатор учатся друг от друга, улучшая качество созданных изображений.

3. Автоэнкодеры:

Автоэнкодеры — это нейросети, которые пытаются восстановить входящие данные как можно лучше. Они работают по принципу сжатия и восстановления изображений.

При сжатии автоэнкодер уменьшает размер изображения, представляя его в виде компактного кода. Затем он пытается восстановить исходное изображение из этого кода.

Автоэнкодеры могут использоваться для удаления шума из фотографий, улучшения разрешения или даже для генерации новых изображений на основе исходного кода.

4. Нейросети с рекуррентными связями (RNN):

Эти нейросети обладают способностью понимать последовательности данных, такие как временные ряды или последовательности текста. Они помнят предварительные данные, когда анализируют новые.

Рекуррентные связи позволяют нейросети «упоминать» предыдущие кадры или элементы последовательности, что помогает ей лучше понимать контекст.

Эти нейросети могут использоваться для обработки последовательностей фотографий, таких как видео, а также для генерации изображения за текстом или для анализа контекста изображений.

Применение нейросетей для обработки фото в онлайн-сервисах

Онлайн-сервисы с использованием нейросетей делают обработку фотографий доступной для всех, независимо от уровня технических знаний. Одним из преимуществ таких сервисов есть доступность и простота использования.

Пользователи могут обработать фото нейросетью онлайн — бесплатно, без нужды в сложном программном обеспечении или в высоких технических навыках. Все, что нужно, это загрузить фото на сайт, выбрать желаемую опцию обработки и нажать кнопку для запуска процесса. Обработать фото нейросеть способна за несколько секунд, однако и результаты такой обработки могут быть не самыми отличными. Следовательно, здесь надо быть очень осторожным и использовать такие инструменты с умом.

Тем не менее такие сервисы становятся все более популярными среди фотографов и дизайнеров, поскольку они упрощают многие процессы и позволяют быстро и эффективно выполнять сложные задачи, которые раньше требовали много времени. Например, обработка фото нейросетью онлайн может включать автоматическую цветокоррекцию, удаление нежелательных объектов или даже создание высококачественных изображений из низкораздельных фото.

Таким образом, если вам нужно изменить фото нейросетью, современные онлайн-сервисы, включающие их, станут отличным помощником в этой задаче, предоставляя возможность легко и быстро достичь профессиональных результатов.

Сервисы, использующие нейросети

Мы уже рассказали о том, что такое нейросети и какие архитектуры их существуют. Теперь можно рассмотреть и самые популярные сервисы, которые используют такие модели и осуществляют обработку фото нейросетью онлайн.

Эти инструменты позволяют пропустить фото через нейросеть онлайн, что позволяет улучшить изображение, удалить предметы из него, изменить стиль или даже добавить изображение более насыщенных цветов.

• Adobe Photoshop Express:

Adobe Photoshop Express — это мобильная версия популярного редактора Photoshop, которая предоставляет пользователям доступ к основным функциям обработки фото с использованием нейросетей. Сервис позволяет автоматически корректировать цвета, устранять недостатки и добавлять художественные эффекты.

• Fotor:

Fotor — это мощный онлайн-редактор изображений, использующий нейросети для автоматической коррекции фотографий. Пользователи могут улучшать качество изображения, удалять шумы и задний фон, добавлять фильтры и создавать коллажи.

Фото до удаления заднего фона

Фото после удаления заднего фона в онлайн сервисе fotor.com

• DeepArt:

DeepArt — это сервис, использующий нейросети для стилизации фотографий под известные художественные стили. Пользователи могут загрузить свои фото и превратить их в настоящие шедевры, используя стили известных художников, таких как Ван Гог или Пикассо.

• Let’s Enhance:

Let’s Enhance — это сервис, специализирующийся на увеличении разрешения фотографий без потери качества. Используя нейросети, сервис улучшает детализацию и четкость изображений, делая их пригодными для печати на больших форматах.

• Remove.bg:

Remove.bg — это сервис, который автоматически удаляет фоны с фотографий с помощью нейросетей. Пользователи могут быстро и легко получить изображения с прозрачным фоном, что особенно полезно для создания коллажей, рекламных материалов и веб-дизайна.

Фото до удаления заднего фона

Фото после удаления заднего фона в онлайн сервисе Remove.bg

Эти сервисы предлагают широкий спектр возможностей для обработки фотографий, делая процесс редактирования быстрым и доступным для пользователей любого уровня. Однако таких сервисов, на самом деле, очень много, так что вы можете выбрать любой на ваш вкус и покрывающий ваши текущие потребности.