Quais são os desafios das ferramentas de limpeza de imagem com suporte a inteligência artificial?

A inteligência artificial é a tendência para os smartphones lançados este ano, que têm processadores poderosos reforçados com NPUs totalmente dedicadas ao processamento de IA. A tecnologia abre a possibilidade de as fabricantes introduzirem novas opções e funcionalidades, desde a ajuda na gestão da bateria, à facilidade de acesso às definições dos equipamentos.

Mas tem sido no campo da fotografia que as fabricantes de smartphones têm apostado mais recursos de IA. As funcionalidades permitem imagens mais detalhadas, cristalinas e com cores mais reais. Mas a IA permite, acima de tudo, uma edição das imagens como até aqui não era possível. As ferramentas que apagam elementos indesejados nas imagens são os principais exemplos do potencial da IA. Mas será que estes editores são realmente eficazes?

A DXoMark colocou à prova alguns modelos de smartphones para testar a eficácia dos AI Erasers na fotografia captada nos equipamentos e listou os desafios e possibilidades da tecnologia. A IA e machine learning são utilizados para retirar objetos ou mesmo pessoas das fotografias, podendo depois ser preenchido por conteúdo gerado pela inteligência artificial. “Esta é uma tecnologia emergente que tem o potencial de melhorar significativamente a experiência de pós-processamento dos fotógrafos mobile”, refere o benchmark.

Veja na galeria imagens de comparação do uso de IA Eraser:

[photo-gallery id=”391404″ thumbnails=”391405,391406,391407″ layout=”linear”/]As ferramentas que apagam objetos têm de superar diversos desafios para alcançar todo o seu potencial, levando a equipa de teste de qualidade da DXoMark a realizar uma primeira avaliação ao estado atual da tecnologia. Para tal selecionou alguns smartphones topo de gama para testar as respetivas funcionalidades de AI Eraser em diferentes cenários.

O primeiro desafio é a segmentação do objeto, que os técnicos dizem ser crucial para remover com sucesso algo indesejado do cenário. Caso não tenha uma segmentação adequada, ao apagar os objetos podem ficar fragmentos indesejados dos mesmos. Ou então, apagar certas partes da imagem que não eram para desaparecer. Para ultrapassar este desafio, os sistemas necessitam de identificar com precisão os limites das linhas do objeto. Devem ser também capazes de gerir objetos sobrepostos ou obscuros para uma remoção eficaz.

Neste teste, a DXoMark utilizou uma fotografia de um jovem a ler, ouvindo música com auriculares com fio. O desafio foi apagar os auriculares da imagem com um Google Pixel 8 Pro e o Samsung S24 Ultra. O modelo da Samsung foi mais eficaz na segmentação, eliminando os fios e os auriculares. Já o modelo da Google deixou alguns fragmentos notáveis, como pixéis relacionados com o fio.

O segundo desafio é a compreensão contextual. Se o sistema não compreender o contexto da cena, será mais difícil gerar imagens que substituam os objetos removidos. A IA deve assim reconhecer os elementos do cenário para tentar adivinhar aquilo que deve ser substituído no lugar dos objetos removidos. Da mesma forma que a IA deve conseguir avaliar a profundidade das imagens, para que possam reconstruir os elementos de fundo de forma natural. Mais uma vez o desafio foi ganho pelo modelo da Samsung, que removeu um objeto de largas proporções e trocou por outro. O modelo da Google limitou-se a apagar o objeto.

Por fim, o terceiro desafio diz respeito à capacidade da IA preencher as falhas da remoção das imagens com texturas e padrões convincentes e em sintonia com os fundos da fotografia. Dar continuidade à textura, encaixando no padrão original e com o mesmo detalhe. Além da capacidade de reproduzir padrões mais complexos, tais como o céu, relva ou mesmo fachadas dos edifícios.

Para este teste foi utilizado um Pixel 8 Pro e um Oppo Find X7 Ultra, que a DXoMark destaca ambos com boas performances neste campo. Ainda assim, o modelo da Oppo foi capaz de gerir melhor o processamento das sombras e as texturas de um soalho de madeira.

Na sua conclusão, os técnicos da DXoMark consideram que o pós-processamento com a ajuda de IA tem potencial para oferecer edições com aspeto profissional sem grande esforço dos utilizadores. Mas ainda existem estes desafios a ultrapassar em futuras atualizações da tecnologia.