Kako umetna inteligenca obarva fotografije — in zakaj so bile stare slike črno-bele

Zakaj so bile stare slike črno-bele

Skozi večino prvih sto let fotografije barvni film preprosto ni obstajal — ko pa se je pojavil, je bil drag in počasen. Fotoaparati so beležili samo *svetlost*, ne barve. Prav zato tvoji pradedki in prababice v našem spominu živijo v odtenkih sive.

Podatek o barvi nikoli ni bil zajet. Kako je torej mogoče fotografijo obarvati desetletja pozneje? Kratek odgovor: z izobraženo, zelo dobro utemeljeno ugibanjem.

Kaj umetna inteligenca pravzaprav počne

Sodobni modeli za obarvanje so preučili milijone fotografij — pokrajine, tone kože, oblačila, zgradbe, nebo, rastline. Iz vseh teh primerov se naučijo, kakšna je *verjetna* barva stvari glede na njihovo obliko, teksturo in kontekst. Trava je običajno zelena, jeans je običajno moder, jasno opoldansko nebo je blizu obzorja običajno bledo modro.

Ko naložiš črno-belo fotografijo, model pregleda vsako območje in napove najverjetnejšo barvo, nato pa vse skupaj gladko zlije, da rezultat izgleda kot prava fotografija in ne kot slika.

Gre za verjetno rekonstrukcijo, ne za dokument

To je vredno jasno povedati: obarvanje je *interpretacija*. Umetna inteligenca ne more vedeti, da je bila obleka rdeča in ne zelena, če na to na sliki nič ne namiguje. Zmore pa ustvariti naraven, skladen in prepričljiv rezultat — takšne barve, kakršne je fotografija najverjetneje imela.

Pri večini družinskih fotografij je to točno tisto, kar si ljudje želijo: videti obraz dedka ali babice v živih tonih namesto v sivini.

Kako doseči najboljši rezultat

• Začni z najčistejšim skenom, kar ga imaš — več detajlov pomeni boljše odločitve o barvah.
• Zelo temne ali močno zbledele slike modelu ponudijo manj gradiva za delo.
• Če rezultat izgleda malce čuden, poskusi znova; majhne razlike na vhodu lahko spremenijo izid.

Bi to rad videl na svoji fotografiji? Naloži jo in glej, kako se predogled pojavi v nekaj sekundah — prvih nekaj je brezplačnih.