Onderzoekers van de Amerikaanse Brown University hebben een methode ontwikkeld om foto's te bewerken door middel van tekst. Voor de methode maakten zij gebruik van machine learning en een eigen algoritme.
Met de methode kunnen gebruikers bijvoorbeeld het weer en de tijd van bepaalde landschappen aanpassen. Daarvoor lieten de onderzoekers vrijwilligers ruim achtduizend foto's met verschillende weertypes analyseren. Die kwamen van ruim honderd webcams wereldwijd, die in verschillende weersomstandigheden en seizoenen het landschap hadden vastgelegd.
De geleverde input lieten de wetenschappers door hun algoritme analyseren. Dat leverde in totaal veertig attributen op, waarover het programma van de onderzoekers beschikt om foto's te kunnen bewerken. Die attributen bestaan uit simpele commando's zoals bewolkt, zonnig, sneeuwachtig, regenachtig of mistig. Daarnaast zijn er ook subjectieve commando's waaruit de gebruiker kan kiezen, waaronder somber, helder, sentimenteel, mysterieus en rustiek.
Het programma helpt gebruikers foto's vervolgens naar hun hand te zetten door enkel om tekstcommando's te vragen. Een commando als 'meer regen' laat de foto er bijvoorbeeld regenachtiger uitzien. Hiervoor deelt het programma de foto op in verschillende clusters met pixels. Daarna kleurt het die in door te kijken naar de eigenschappen van 'regen', die in de database met de achtduizend gedefinieerde foto's staan omschreven. De tekstcommando's zouden mensen moeten helpen die niet zo bekend zijn met geavanceerde fotobewerkingssoftware als Photoshop.
Volgens de onderzoekers biedt hun programma meer dan enkel filters, zoals bijvoorbeeld Instagram doet. "Het veranderen van het weer in een foto omvat meer dan de blauwe lucht veranderen in grijze lucht. Er zijn over de gehele foto subtiele aanpassingen nodig aan de kleur en het contrast - aanpassingen die normaal alleen door een professionele fotobewerker mogelijk zijn", aldus de Brown University.
Het programma, dat volgende week wordt gepresenteerd tijdens de Siggraph-conferentie, kent nog wel enkele beperkingen. Zo kan het geen attributen reproduceren die nieuwe structuren in een foto vereisen. "We kunnen winter niet in zomer veranderen, omdat dit betekent dat we bijvoorbeeld gras op plekken moeten tonen waar op dat moment sneeuw ligt", aldus de onderzoekers.