Canon Dévoile un Montage en Post-Production à l'Intelligence Artificielle
Canon Présente des Fonctionnalités Innovantes de Montage en Caméra dans de Nouveaux Modèles
Canon a dévoilé des fonctionnalités de montage en caméra révolutionnaires sur ses derniers modèles, l'EOS R1 et l'EOS R5 Mark II. Celles-ci incluent une mise à l'échelle neuronale et une réduction de bruit alimentées par l'IA, permettant aux utilisateurs d'améliorer considérablement la qualité de l'image. La technologie permet un accroissement de 400% de la taille de l'image et une réduction de deux crans du bruit, transformant essentiellement l'EOS R1 de 24MP en une caméra de 96MP et l'EOS R5 Mark II de 45MP en une caméra de 180MP.
L'outil de mise à l'échelle en caméra offre la capacité remarquable de mettre à l'échelle les images de 24MP à 96MP sur l'EOS R1 et de 45MP à 180MP sur l'EOS R5 Mark II. Il convient de noter que la capacité de réduction du bruit élimine efficacement les hauts ISO, améliorant considérablement la qualité de l'image. Ces outils innovants sont spécifiquement adaptés à chaque caméra et réglages de l'objectif, offrant une performance supérieure par rapport aux logiciels tiers.
Bien que des outils de mise à l'échelle similaires existent dans des applications telles que Photoshop et Topaz Photo AI, l'implémentation de Canon se distingue en raison de son utilisation de l'apprentissage profond, représentant une avancée technologique significative dans l'industrie. Malgré ses résultats prometteurs, la fonction de mise à l'échelle présente des limitations, notamment la capacité à l'appliquer à une seule image à la fois et le potentiel d'expérience utilisateur améliorée grâce à des outils de navigation améliorés. Canon prévoit d'étendre la portée de ces fonctionnalités en les intégrant dans d'autres plateformes logicielles telles que DPP et Lightroom via un plug-in de traitement d'images à réseau neuronal (NnIP).
L'introduction de ces outils alimentés par l'IA de Canon a des implications plus larges pour l'avenir de la conception des capteurs de caméra et des exigences en matière d'objectifs. La capacité remarquable de mettre à l'échelle les images et de réduire le bruit peut modifier les besoins en capteurs haute résolution et objectifs, potentiellement révolutionnant le domaine de la conception de la caméra.
Points Clés à retenir
- Canon EOS R1 et EOS R5 Mark II présentent des fonctionnalités de montage en caméra alimentées par l'IA.
- La mise à l'échelle augmente la résolution de l'image de 400%, passant de 24MP à 96MP et de 45MP à 180MP.
- La réduction du bruit peut nettoyer les images haute ISO, faisant en sorte qu'une sensibilité ISO 51 200 ressemble à une sensibilité ISO 12 800.
- Les outils de montage en caméra AI de Canon sont plus rapides que les logiciels tiers, prenant moins d'une minute par image.
- Les implications futures incluent des modifications potentielles de la taille du capteur et de la conception de l'objectif en raison des capacités AI.
Analyse
Les fonctionnalités de montage en caméra alimentées par l'IA de Canon sur EOS R1 et R5 Mark II pourraient modifier la conception de la caméra, en réduisant le besoin de capteurs haute résolution et d'objectifs. Cela affecte les fabricants de capteurs et de producteurs d'objectifs, ce qui peut entraîner une baisse de la demande de composants haute mégapixel à court terme. À long terme, cette technologie peut normaliser les améliorations en caméra AI, influençant les normes et les attentes des consommateurs de l'industrie.
Saviez-vous que?
- Mise à l'échelle neuronale:
- La mise à l'échelle neuronale fait référence à l'utilisation des réseaux neuronaux artificiels, en particulier des modèles d'apprentissage profond, pour augmenter la résolution des images numériques. Cette technologie analyse les pixels existants et génère des pixels supplémentaires pour améliorer les détails et la clarté de l'image, augmentant essentiellement le compte de mégapixels sans le besoin de capteurs haute résolution.
- Réduction de bruit alimentée par l'apprentissage profond:
- La réduction de bruit alimentée par l'apprentissage profond utilise des algorithmes avancés pour analyser et réduire le bruit dans les images numériques, en particulier dans les paramètres à haute sensibilité ISO. En s'entraînant sur des ensembles de données vastes, ces algorithmes peuvent identifier et supprimer le bruit tout en préservant les détails de l'image, entraînant des photos plus propres et plus professionnelles.
- Plug-in de traitement d'images à réseau neuronal (NnIP):
- Le plug-in de traitement d'images à réseau neuronal (NnIP) intègre des capacités d'apprentissage profond dans les logiciels de traitement d'images existants, permettant des fonctionnalités avancées telles que la mise à l'échelle et la réduction du bruit pour être appliquées dans l'environnement logiciel, offrant des outils de modification d'images plus efficaces et efficients.