Apple, düşük ışıkta çekilen fotoğraflardaki kalite sorunlarını çözmek için yeni bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Purdue Üniversitesi ile birlikte yürütülen çalışmada, DarkDiff adlı sistem tanıtıldı. Bu model, kamera işlem hattına doğrudan entegre edilerek iPhone sensör verilerinden kaybolan detayları geri kazandırmayı hedefliyor.

Araştırmaya göre DarkDiff, mevcut algoritmaların aksine görüntüleri aşırı yumuşatmadan daha keskin ve doğal sonuçlar üretiyor. Böylece gece çekimlerinde sıkça görülen gren ve bulanıklık sorunları büyük ölçüde azaltılabiliyor.

Apple DarkDiff AI Modeliyle Gece Fotoğraflarını Yeniden Tanımlıyor

DarkDiff, Stable Diffusion gibi önceden eğitilmiş modelleri yeniden görevlendirerek düşük ışıkta çekilen fotoğrafları iyileştiriyor. Sistem, görüntüdeki küçük bölgelere odaklanarak detayları koruyor ve yapay içerik üretme riskini azaltıyor. Bu sayede fotoğraflar, uzun pozlama ile çekilmiş karelere yakın bir kaliteye ulaşabiliyor.

Testlerde Sony A7SII gibi profesyonel kameralarla çekilen düşük ışık fotoğraflar kullanıldı. 0.033 saniyelik kısa pozlamalarla alınan kareler, DarkDiff sayesinde 300 kat daha uzun pozlama ile çekilen referans fotoğraflara benzer sonuçlar verdi. Bu performans, modelin mevcut çözümlerden daha başarılı olduğunu ortaya koyuyor.

Yine de DarkDiff’in bazı sınırlamaları bulunuyor. İşlem süresi geleneksel yöntemlere göre çok daha uzun ve mobil cihazlarda çalıştırıldığında batarya tüketimini artırabilir. Bu nedenle bulut tabanlı işleme öneriliyor. Ayrıca düşük ışıkta çekilen sahnelerde yabancı dil metinlerinin tanınmasında sınırlı başarı sağladığı belirtiliyor.

Apple’ın bu çalışmayı iPhone’lara ne zaman entegre edeceği belirsiz. Ancak araştırma, şirketin hesaplamalı fotoğrafçılık alanındaki yatırımlarını sürdürdüğünü gösteriyor. Kullanıcıların daha iyi gece fotoğrafları talep etmesi, bu tür teknolojilerin gelecekte iPhone kameralarında standart hale gelmesini mümkün kılabilir.

Apple Yapay Zekâda Sessiz Lider mi?

iPhone Gece Fotoğraflarını AI İle Düzeltecek yazısı ilk önce TeknoBurada üzerinde ortaya çıktı.