Quando avete sotto mano una foto scattata davanti a un green screen e dovete applicare uno sfondo avete un bel po' di lavoro da fare perché il "compositing" sembri davvero realistico. A livello amatoriale ci si può accontentare, ma se si parla di un lavoro professionale non si può approssimare: lo sfondo e il soggetto devono armonizzare come se quella fosse la foto originale. È così che gli editor passano ore ad agire sui singoli pixel, cercando di capire quali facciano parte dello sfondo e quali del soggetto.
Presto questo lavoraccio potrebbe diventare superfluo, grazie ai ricercatori del Computer Science e Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT, che hanno pensato bene di chiamare in causa tecniche di apprendimento automatico e reti neurali. Come ha spiegato l'autore principale dello studio, Yagiz Aksoy, "l'aspetto delicato di queste immagini è che non tutti i pixel appartengono a un solo oggetto".
Scartando l'idea di cercare di capire a quale parte dell'immagine appartenga ogni singolo pixel, i ricercatori hanno messo a punto un procedimento che si sviluppa per gradi, denominato Semantic Soft Segmentation (SSS). La foto viene prima scomposta in maniera automatica in una serie di livelli separati, che vanno poi intervallati da una serie di "transizioni morbide".
Sono proprio le transizioni la grande novità, perché il sistema analizza la texture e il colore di ciascun livello, poi li confronta con le informazioni raccolte da una rete neurale e propone una struttura grafica di transizione che incorpora caratteristiche di trama e colore dall'immagine. Il tutto avviene automaticamente e quello che promettono i ricercatori è un risultato spendibile ad alti livelli professionali.
Secondo i ricercatori questa tecnica non è così complessa da implementare, tanto che secondo loro potrebbe essere adottata anche da piattaforme social come Instagram e Snapchat. E dato che basta un solo clic per ottenere un ottimo risultato, finiremmo per essere sommersi di foto autenticamente false, ma certamente sensazionali.
A parte questo, vale la pena precisare che al momento questa tecnica è stata implementata per le foto statiche, ma i ricercatori ne stanno studiando l'applicazione anche per le sequenze video. Vi piace l'idea?
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