چگونه یک برنامه ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهیم؟

این روزها ورود هوش مصنوعی به دنیای عکاسی، تصاویر عکاسی را خلاقانه تر و جذاب تر کرده است. ما امروزه در دنیای تولید محتوا زندگی می کنیم. افراد زیادی روزانه به دنبال تولید محتوای خلاقانه برای اشتراک گذاری در سایت ها، وبلاگ ها و شبکه های اجتماعی هستند. تولید محتوا به بخش مهمی از زندگی ما تبدیل شده است.

توسعه ی فناوری های هوش مصنوعی، فناوری های پردازش تصویر و تشخیص چهره منجر به پیشرفت های قابل توجهی در دنیای تولید محتوا شده است. از تولید محتوا با کمک چت جی بی تی گرفته تا برنامه های ویرایش عکس همگی به تولید محتوای سریع تر و خلاقانه تر کمک می کنند. در ادامه نگاهی به چگونگی تولید برنامه های ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی می پردازیم و روش توسعه ی این برنامه ها را با یکدیگر بررسی می کنیم.

برنامه ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟

برنامه های ویرایش عکسی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند، می توانند کارهای مرتبط با ویرایش عکس را سریع تر، هوشمندانه تر و دقیق تر و حتی خلاقانه تر انجام دهند. از جمله عملکردهایی که برنامه های ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می دهند می توان به موارد زیر اشاره کرد.

حذف خودکار پس زمینه و اشیا

قابلیت حذف پس زمینه می تواند، پس زمینه ی تصویر را تشخیص داده، آن را حذف کند و پس زمینه ای شفاف (transparent) را جایگزین آن نماید. همچنین در برخی از برنامه ها امکان حذف اشیا اضافی نیز وجود دارد.

اصلاح خودکار ویژگی های چهره

بهبود ویژگی های چهره با صاف کردن پوست، روشن کردن چشم ها، سفید کردن دندان ها، افزودن آرایش های مختلف و سایر تغییرات، همگی در یک برنامه ی ویرایش عکس هوشمند امکان پذیر هستند. یک برنامه ی ویرایش عکس مبتین بر هوش مصنوعی پیشرفته باید بتواند چهره ها را در عکس ها به طرز ماهرانه ای بهبود بخشد و ابزارهایی را در اختیار کاربران قرار دهد تا عکس های پرتره را بدون دردسر بهبود بخشند. این برنامه ها از فناوری تشخیص چهره استفاده می کنند. قبلا در نوشته ای دیگر به جزئیات کاربرد فناوری تشخیص چهره در برنامه ی ویرایش عکس پرداختیم.

بهبود کیفیت تصویر

افزایش کیفیت تصویر، بهبود نور و روشنایی، بهبود رنگ و کنتراست به صورت خودکار همگی توسط هوش مصنوعی قابل انجام است. با استفاده از هوش مصنوعی می توان تصاویر کوچک و با کیفیت پایین را به تصاویری با سایز بزرگ و با کیفیت و وضوح بالا تبدیل کرد.

جایگزینی عناصر

می توان عناصر را در عکس های خود جایگزین کرد و یا اینکه عناصر جدیدی را به عکس های خود اضافه کرد.

جایگزین ابر در آسمان

با استفاده از این ویژگی، برنامه، آسمان را در تصویر تشخیص می دهد و با تصویر دیگری جایگزین می کند. کاربران بدون هیچ کار اضافی می تواند تصویر مورد نظر خود را ویرایش کند و آسمان مورد نظر خود را جایگزین آسمان فعلی نمایند.

ابزارهای تولید کننده تصویر

این ابزارها متنی که شما وارد می کنید را به تصاویر زیبا و شگفت انگیز تبدیل می کنند. مثلا با نوشتن کلمه ی گربه، هوش مصنوعی شروع به تولید تصویر گربه می کند و یک عکس زیبا از گربه تحویل می دهد.

برنامه های ویرایش تصویر مانند Fotor، Pixlr، Adobe Photoshop، Luminar  و Canva همگی از هوش مصنوعی برای بهبود و ارتقا عملکرد خود استفاده می کنند.

چگونه یک برنامه ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهیم؟

به منظور توسعه ی یک برنامه ویرایش عکس مبتنی بر هوش مصنوعی، ما نیازمند مدل یادگیری ماشین قدرتمند هستیم که بتوانید تصاویر را درک و تحلیل کند و اصلاحات هوشمندی روی آن انجام دهد. در ادامه به مواردی که برای توسعه ی برنامه ی ویرایش تصویر مبتنی هوش مصنوعی لازم است می پردازیم.

۱.     شناسایی اهداف و مخاطبان

قبل از اقدام به توسعه ی یک برنامه ویرایش عکس، باید اهداف را دقیق مشخص کنیم. گاهی برنامه ی ما نیازمند کارکردهای ساده ای مانند افزایش نور و روشنایی تصویر است. گاهی نیز نیازمند امکاناتی پیشرفته تری مانند حذف پس زمینه تصویر است. همگی این موارد اهداف مشخصی هستند که باید به صورت دقیق تعریف شوند.

شناسایی کاربران نیز مهم است. کاربران مبتدی نیازمند کارکرد و رابط کاربری ساده ای هستند. اما کابران حرفه ای به ابزارهای پیچیده تری مانند ویرایش لایه ها، ابزارهای ویرایش رنگ جزئی تر، کار با انواع فرمت ها و موارد این چنینی نیاز دارند.

۲.     جمع آوری منابع

تیمی را با تخصص در یادگیری ماشین، پردازش تصویر، توسعه فرانت اند و بک اند، طراحی UI/UX تشکیل دهید. در کنار این ها باید فریم ورک ها، ابزارها و فناوری های مورد نظر را انتخاب کنید.

۳.     جمع آوری داده و برچسب گذاری

داشتن یک مدل هوش مصنوعی قوی کافی نیست. ما نیاز به داده های بی شمار متنوع  و با کیفیت بالا داریم. طیف وسیعی از تصاویر با موضوعات مختلف، شرایط نوری متفاوت، ترکیب بندی متفاوت باید جمع آوری شوند. قبل از اینکه داده ها وارد مدل شوند باید با اعمال پیش پردازش آن ها را برای آموزش مدل آماده کرد. بعد از اینکه داده ها جمع آوری شدند باید با دقت برچسب گذاری شوند تا هوش مصنوعی درک درستی از تصاویر داشته باشد.

۴.     توسعه و آموزش مدل

برای آموزش مدل های مرتبط با کارهای پردازش تصویر از شبکه های عصبی کانولوشن (CNNs) استفاده می شود.  بعد از اینکه تصویر جمع آوری و برچسب گذاری شدند، این تصاویر به مدل داده می شوند تا مدل آموزش ببینید. اما نکته ای که اینجا مطرح است زمان بر بودن آموزش مدل است. در اینجا می توان از راه حل های ابری نیز استفاده کرد و از مدل های آماده بهره برد. مدل پس از آموزش مورد بررسی قرار می گیرد تا صحت عملکرد آن تایید شود.

۵.     تحلیل تصاویر و استخراج ویژگی

پس از آموزش مدل، به مرحله ی استفاده از مدل وارد می شویم. از الگوریتم های بینایی ماشین برای تجزیه و تحلیل تصاویر و استخراج ویژگی های تصویر استفاده می کنیم. تشخیص اشیا، استخراج ویژگی های چهره و ارزیابی کیفیت تصویر از جمله کارکردهای مدل آموزش دیده است.

در کنار موارد فوق می توان از هوش مصنوعی برای ارائه ی پیشنهاداتی جهت بهبود کارکرد او استفاده کرد. مثلا پیشنهاداتی برای بهبود برش تصویر، بهبود رنگ و نور تصویر به کاربر داده می شود.

۶.     توسعه ی سرویس های بک اند

در این مرحله از توسعه ی محصول، Api هایی را برای مدیریت آپلود تصاویر، پردازش درخواست ها، ارسال و دریافت تصاویر و موارد دیگر توسعه می دهیم. در صورت نیاز مکانیزم هایی برای احراز هویت و ذخیره سازی داده ها را توسعه می دهیم.

۷.     طراحی واسط کاربری

رابط کاربری واسط بین قسمت فنی نرم افزار و کاربر است. کاربر با استفاده از واسط کاربری دیگر درگیر بخش فنی محصول نمی شود. رابط ساده و کاربر پسند به کاربر جهت استفاده از نرم افزار کمک می کند تا به راحتی ابزارهای مختلف را انتخاب و استفاده کند.

نکته ای که در طراحی رابط کاربری باید در نظر بگیرید سطح دانش مخاطبان است. اگر مخاطبان مبتدی دارید باید رابط ساده تری طراحی کنید و برای کاربران حرفه ای تر نیازمند رابط پیشرفته تری هستید.

۸.     تست

قبل از اینکه برنامه را منتشر کنید باید عملکرد مختلف آن مورد بازبینی قرار بگیرد و تست شود. در نتیجه می توان مطمئن بود که خواسته ها و نیازهای کاربر اینگونه برآورده می شود. در هنگام انتشار نرم افزار نیز در صورت دریافت بازخوردها می توان بهبود هایی را در برنامه اعمال کرد. همچنین با جمع آوری تصاویر بیشتر نیز مدل دائم در حال یادگیری است.

فناوری های مورد نیاز به منظور توسعه ی برنامه ی ویرایش عکس هوشمند

ایجاد یک برنامه ی ویرایش عکس که از هوش مصنوعی استفاده می کند، نیازمند بهره گیری از طیف وسیعی از فناوری های مختلف است که در زیر به آن ها اشاره می کنیم.

۱.     توسعه ی فرنت اند

HTML، CSS و جاوا اسکریپت و فریم ورک هایی مانند React، Angular یا Vue.js برای ساخت اجزای رابط کاربری مورد استفاده قرار می گیرند. در کنار موارد بالا می توان از کتابخانه هایی برای مدیریت آپلود تصاویر و پیش نمایش ها استفاده کرد.

۲.     توسعه ی بک اند

فریم ورک های بک اند مختلفی وجود دارند که می توان بنا بر نیاز خود از آن ها استفاده کنید. Node.js و Python نمونه هایی از این فریم ورک ها هستند. API هایی را برای ارتباط بین صفحه اصلی و بک اند، مدیریت آپلود تصاویر، پردازش درخواست ها و ارسال تصاویر ویرایش شده به کاربر توسعه دهید.

۳.     پایگاه داده

می توانید از هر یک از سیستم پایگاه داده مانند MySQL، PostgreSQL، MongoDB یا Firebase برای ذخیره داده های کاربر، تنظیمات و تصاویر پردازش شده استفاده کنید.

۴.     فریم ورک یادگیری ماشین و  هوش مصنوعی

TensorFlow و PyTorch فریمورک های محبوب برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق هستند. از OpenCV برای کارهای پردازش تصویر مانند فیلتر کردن، تبدیل و تشخیص ویژگی استفاده می شود.

۵.     الگوریتم های پردازش تصویر

الگوریتم های تقسیم بندی تصویر برای کارهایی مانند تشخیص اشیا، حذف پس زمینه و غیره، الگوریتم های بهبود تصویر برای تنظیم روشنایی، کنتراست، تعادل رنگ ، الگوریتم های انتقال سبک برای اعمال سبک های هنری در عکس ها و شبکه‌های متخاصم (GAN) برای تولید یا بهبود تصاویر استفاده می شوند.