| inviato il 11 Maggio 2018 ore 20:02
@Simgen: sono sempre dati, non cambia nulla.
Adesso sono fuori, ma ritorniamoci domani che è interessante! |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 20:16
Prima di gridare al miracolo direi di aspettare e vedere cosa produce realmente questo software, ricordiamoci che non necessariamente le pubblicità sono corrette, per quanto ne so potrebbero aver volutamente scattato una foto ad altissimi iso e poi la stessa foto ad "iso umani" spacciandolo per lavoro dell'IA. Ricordo uno spot di un cellulare che mostrava dei video mirabolanti girati col telefono, se non fosse che per sbaglio in uno spezzone riflesso si vedeva una videocamera ultraprofessionale con tanto di operatore dietro  |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 20:39
Potrebbe essere una tecnologia rivoluzionaria anche e soprattutto in astrofotografia.. |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 21:44
italianeography.com/google-raisr-risoluzione-foto/
A me anche questa sembra strabiliante. Non sono miracoli.
Il concetto non è quello del recupero ma della ricostruzione. È un po' distante da riprendere la realtà con i veri dettagli. Ma credo che siano tecnologie votate a recuperare immagini non buone e che possano fare poco su foto di qualità. Questa ha trovato applicazione in Google+ per occupare meno memoria. |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 22:07
@Made In Italy ribadisco che il concetto alla base (leggi bene) della funzionalità "Multi Frame Noise Reduction" nelle Sony (non so come la chiamano altri produttori, il nome comunque è autoesplicativo) è lo stesso identico alla base di GCam tanto che lo dici pure te in un altro post affermando che " Il Software tuttavia ha scattato e unito tantissimi fotogrammi in rapidissima successione. ". Semplificandola assai, i molteplici scatti vengono usati per riconoscere il rumore all'interno degli stessi dal momento che il disturbo introdotto dai segnali elettrici che attraversano il sensore è casuale per natura e quindi, campionando più sample, esisteranno campioni dello stesso singolo pixel (per ogni pixel dell'intero fotogramma) meno affetti dai disturbi elettrici e che quindi saranno i candidati migliori che andranno scelti dall'algoritmo per comporre lo scatto singolo finale. Poi il fatto che GCam produca un risultato migliore grazie ad algoritmi più affinati (e una quantità di scatti in sequenza superiore) è *totalmente* avulso da questo discorso, tanto è vero che non ho mai detto che uno è meglio dell'altro eppure te continui a infilarci questa cosa nel discorso manco fossi uno spot vivente di GCam 
@Simgen ma almeno rileggendo hai capito cosa hai detto?  |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 22:40
@Alessandro Spagnuo “ Il concetto non è quello del recupero ma della ricostruzione. È un po' distante da riprendere la realtà con i veri dettagli. „
E' esattamente questo l'approccio preso in esame nel filmato del post iniziale (ed è palesemente diverso dagli approcci che si sono visti fino ad oggi), potremmo semplificarla dicendo che i pixel affetti dal rumore dei segnali elettrici che attraversano il sensore vengono "ricostruiti" con una versione più pulita dall'algoritmo di AI (*buzzword alert*) il quale sceglie l' approssimazione più probabile di come questi dovrebbero apparire in realtà se non ci fossero disturbi ad abbassare drasticamente il rapporto segnale-rumore. Per arrivare a ciò si passa dalla fase di apprendimento dell'algoritmo attraverso la quale lo stesso algoritmo sarà in grado di riconoscere sempre più condizioni e quindi affinare il risultato prodotto. |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 22:42
Cmq il risultato è quello che conta e se funziona in qualsiasi modo lo faccia ben venga |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 22:45
tecnologia dalle potenzialità infinite se è possibile usarla in qualunque situazione, magari vedremo anche la fine dei sensori infrarossi. mi piacerebbe capire fino a che punto la ricostruzione è sincera o meno, mi viene in mente il campo astrofoto dove ora si è costretti ad aumentare i tempi di esposizione , quanto la luce artificiale può arrivare a confrontarsi con quella naturale? e quanto la ricostruzione dell'ai può ridarci ciò che l'atmosfera ci toglie |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 23:04
@Nrk, la differenza della Gcam è nell' allineamento automatico che i normali multiscatto non fanno (si usa solo su treppiede)e che non chiude e apre l' otturatore, ovviamente in quel modo la raffica è imbattibile e non si ferma a 4 scatti. In più c' è la questione pratica di non attivare la funzione, prova sempre e comunque a riuscirci. Allineare degli scatti mossi a causa della mano su una scena statica lo capisco, come possa allineare dei frame che includono un soggetto in movimento all' interno della scena per me è impossibile, credo che restituisca un solo scatto o una foto mossa che segue solo il soggetto o solo la scena, ma lascia intendere che non sia così (?). Il concetto è interessante, l' aggeggino tecnologico che deve processare tutta quella roba costicchia. Peccato che i vantaggi siano per piccoli sensori che migliorano la loro qualità in situazioni statiche. Di fatto con limiti di tempo e quando serve davvero (astrofotografia, foto d' azione, indoor senza flash) non può competere comunque con sensori di dimensioni maggiori. Stessa cosa su cavalletto e multiscatto. E il prezzo. Mi alletta più l' idea del software, che oltre a migliorare la situazione per certi generi aprirebbe nuovi orizzonti per generi nuovi. Purtroppo i migliori risultati credo che si ottengano con profili ad hoc a seconda del sensore e c' è da vedere come andrà la battaglia commerciale. |
| inviato il 11 Maggio 2018 ore 23:54
@Nrk
Ma perché dici che il progetto alla base è uguale agli altri?
Ma che c'entra?
Quindi un sistema di autofocus come quello Sony A9 è uguale a tutti gli altri solo perché l'autofocus esiste da decenni? Alla fine è la stessa cosa no? Sempre autofocus è, mica lo hanno inventato loro penseresti.
Potremmo dire allora che questo sistema di AI ha la stessa base di principio che utilizziamo su Photoshop.
Anche su Photoshop ricreiamo elementi ed è integrato un sistema di riconoscimento che ricostruisce le zone.
A questo punto per te nulla è rivoluzionario.
Ci sono cose che pur esistendo da tempo sono state perfezionate dai marchi ed hanno avuto più successo dell'invenzione iniziale solo dopo essere state messe a punto.
Apple ci ha costruito la sua fortuna sul perfezionamento di prodotti che già esistevano, che sono poi diventati rivoluzionari.
L'utilizzo del Diesel sulle automobili è stata più importante della Benzina nonostante sia arrivata decenni dopo.
Se mi dici che GCam non è nulla di nuovo perché il multiscatto già esiste hai uno strano modo di vedere le cose.
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| inviato il 12 Maggio 2018 ore 0:19
@Made in Italy, scusa, ma potresti rispondere a come ritieni possibile che possa allineare due foto di una scena con un soggetto in movimento all' interno? Poi applicare una cosa del genere a un sensore aps-c che con un unico frame produce un file raw in media di 20mb (ne farà almeno 30 al secondo) di che memorie e di che processore necessita per fare un lavoro del genere? E come andrebbe alimentato? E i costi? Che vantaggi avrebbe in astrofotografia per riprendere un paesaggio e delle stelle ferme o in foto d' azione? Non per polemizzare ma vorrei capire. Il software può girare su un comune pc ed il processore può prendersi tutto il tempo che vuole per un solo file ed attaccato alla corrente. E sarebbe utile in quelle situazioni. |
| inviato il 12 Maggio 2018 ore 1:55
Alessandro tutte le tue risposte sono nel sistema Android.
Se domani fanno uscire un qualsiasi cellulare con sensore da 1 pollici, aps-c o chi per lui, i processori Snapdragon odierni sono in grado di fare qualsiasi tipo di lavoro e lo fanno già oggi.
Lo Snapdragon 835 che usiamo oggi elabora 12 raw (da 80mb l'uno) per tirare fuori un JPEG finito in un secondo di numero.
Probabilmente non ti è chiaro che i processori delle Reflex sono più potenti di quelli dei computer, tanto che Fujifilm quando colleghi la fotocamera al computer fa elaborare il file direttamente al processore interno della fotocamera e non a quella del PC perché i tempi di attesa sono inferiori.
Per far funzionare una GCam basta un cellulare da 100€, non penso siano costi proibitivi.
Se trova un soggetto in movimento tiene fermi i pixel che si muovono e unisce quelli fermi, l'algoritmo te lo dovrebbe spiegare Google che lo ha sviluppato, sicuramente non io, ma a logica dovrebbe funzionare così.
E comunque parlano i risultati finali, non come ci sono arrivati, il prodotto è maturo e con 7 anni di sviluppo alle spalle.
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| inviato il 12 Maggio 2018 ore 6:37
L'AI è un mezzo potente, ed il bello è che non sappiamo nemmeno quanto è potente.
Io non credo che oggi si possa ipotizzare seriamente quale sarà la capacità operativa dei sistemi che faranno le fotografie (catturatori d'immagine + software di manipolazione) anche solo tra una decina di anni.
Sopravvivranno Reflex ed ML solo perché ce ne sono un sacco a giro per il mondo, coi relativi corredi di ottiche, oggi sono sicuramente tante decine di milioni e la gente non li butterà certo via, come sopravvivranno pure i computers come li conosciamo noi oggi, sempre perché ce ne sono miliardi a giro e la gente non li butta via, ma quello che sarà disponibile per fotografare e che cosa sarà in grado di fotografare la roba tra 10 anni io la vedo dura assai prevederlo.
Lenti ottiche piatte a nanotecnologia, inventate da un russo, sensori anche curvi sempre più piccoli e puliti ad ISO considerati fenomenali solo pochissimi anni fa, computer velocissimi e software con AI che già oggi fa cose impensabili, il tutto a prezzi, il più delle volte, addirittura stracciati, rendono veramente difficile predire il futuro di tutto quello legato a quelle tecnologie, non solo della fotografia. |
| inviato il 12 Maggio 2018 ore 8:50
Chiedo venia in anticipo nel caso in cui dovessi ripetermi (non ho letto tutto).
Il concetto è vecchio di 50 anni e nasce dalle applicazioni militari, in particolare quelle RADAR in cui "si effettuano più osservazioni del cielo" e poi si elabora eliminando rumore, interferenze, disturbatori e migliorando il risultato in termini di detezione dell'amico o nemico, il tutto in 50-100 millisecondi.
Per far ciò un tempo si utilizzavano architetture di calcolo molto complesse basate anche 15-20 board e tanti ingegneri, oggi è possibile grazie ad un Processore multi-core di ultima generazione oppure a soluzioni basate sulle GPU (graphics processing units) ed un team di progettazione meno esteso.....
Sul risultato vale sempre il teorema della teoria dell'informazione (Shannon 1948) dal quale deriva il concetto che se vogliamo migliorare il risultato occorre migliorare la Sorgente, in questo caso dobbiamo avere più scatti.....
Concordo perfettamente con Made in Italy (mi scuso per il nome) che oggi si usano termini solo per attirare l'attenzione, sopratutto e quasi esclusivamente quelli in lingua inglese.
Buon week-end a tutti |
| inviato il 12 Maggio 2018 ore 9:00
@Made In Italy tra perfezionamento di un metodo e metodo totalmente nuovo c'è una notevole differenza, te non vuoi capirlo quindi buona continuazione il mondo va avanti lo stesso |
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