Minha DSLR Está Juntando Poeira Desde Que Descobri Como Realmente Corrigir Fotos de Celular

Eu possuo uma Sony A7III com lente 24-70mm f/2.8. Toda a configuração me custou cerca de três mil dólares. Tirei exatamente onze fotos com ele este ano. Onze. Enquanto isso, o rolo da câmera do meu iPhone tem 847 fotos do mesmo período. A melhor câmera é aquela que você tem com você. Todo mundo conhece esse ditado. Mas as fotos da câmera que você tem com você ainda parecem piores do que as da câmera que está no seu armário, e isso me incomoda há anos.

Cerca de quatro meses atrás, decidi parar de me sentir culpado por não carregar minha DSLR e, em vez disso, descobrir se poderia preencher a lacuna de qualidade com software. Os sensores do telefone são minúsculos. As lentes do telefone são de plástico. O processamento de imagens do telefone foi projetado para velocidade e Instagram, não para qualidade com zoom total. Mas os modelos de aprimoramento de IA ficaram bons o suficiente para que eu quisesse ver o quão perto poderia chegar. Os resultados me surpreenderam.

Não vou afirmar que a IA torna uma foto de telefone indistinguível de uma DSLR com zoom de 100%. Isso não acontece. A física do tamanho do sensor e do vidro óptico ainda é importante. Mas da forma como a maioria das pessoas realmente vê as fotos, nas telas e em letras pequenas, a lacuna após o aprimoramento da IA ​​é muito menor do que eu esperava. Aqui está o que aprendi em quatro meses aprimorando quase todas as fotos que tirei com telefone.

As três coisas que as câmeras dos telefones sempre erram

As câmeras dos telefones ficaram notavelmente boas nos últimos anos. A fotografia computacional, o empilhamento de vários quadros e a detecção de cena com tecnologia de IA preencheram grande parte da lacuna com câmeras dedicadas. Mas há três coisas específicas que quase todas as fotos do telefone erram, e essas três coisas são o que o aprimoramento da IA ​​corrige melhor.

Primeiro, redução de ruído. Os sensores do telefone são minúsculos. Para obter imagens utilizáveis ​​sob qualquer luz do dia, os telefones aplicam uma redução de ruído agressiva. Essa redução de ruído funciona suavizando áreas da imagem onde o sensor detectou variações aleatórias. O problema é que o algoritmo de redução de ruído nem sempre consegue distinguir entre ruído e textura fina. A grama se torna um borrão verde. A textura do tecido desaparece. A pele parece ter um filtro de beleza. O telefone trocou granulação visível por suavização visível e o resultado não parece natural.

Em segundo lugar, afiação excessiva. Depois de suavizar o ruído, os telefones aplicam nitidez para tornar a imagem nítida novamente. Isso cria halos em torno das bordas de alto contraste. Veja uma foto de telefone de um prédio contra um céu claro. Você verá um contorno branco fino ao redor da linha do telhado, onde o algoritmo de nitidez aumentou o contraste. As bordas parecem artificialmente nítidas, quase como um efeito HDR ruim. Este é o telefone tentando compensar sua própria redução de ruído desenhando contornos ao redor de tudo.

Terceiro, compressão de faixa dinâmica. Os sensores do telefone têm alcance dinâmico limitado. Os realces brilhantes se transformam em branco e as sombras escuras se transformam em preto muito mais rápido do que um sensor maior faria. O processamento do telefone tenta compensar levantando sombras e destacando destaques, mas muitas vezes vai longe demais. O resultado é uma imagem plana onde tudo é cinza médio. Não há negros de verdade. Sem brancos brilhantes. Apenas uma exposição uniforme e plana sem profundidade.

O que o aprimoramento de IA realmente corrige em uma foto de telefone

Os modelos de upscaling e aprimoramento de IA abordam esses problemas de maneira diferente do processamento integrado do seu telefone. Seu telefone processa em milissegundos porque é necessário. O aprimoramento da IA ​​leva segundos porque pode. Esse tempo extra de processamento permite que a IA tome decisões mais inteligentes sobre o que é textura e o que é ruído, o que é uma borda e o que é um artefato de compressão.

Testei isso com uma foto de uma parede de tijolos tirada no meu iPhone. A saída original do telefone era o que você esperaria. Os tijolos tinham uma aparência levemente manchada devido à redução de ruído. As linhas de argamassa tinham halos brancos fracos devido ao excesso de nitidez. A imagem inteira tinha aquela aparência plana e superprocessada que as fotos do telefone conseguem com qualquer luz, menos perfeita. Eu executei um upscale 2x usandoAumento de escala do ClarifyPix AIe a diferença foi imediatamente visível.

A textura do tijolo voltou. Não perfeitamente. Parte do detalhe foi a IA prevendo o que deveria estar lá, em vez de recuperar o que realmente estava lá. Mas a impressão geral foi uma foto onde se podia ver a superfície do tijolo, e não uma foto onde os tijolos foram suavizados em retângulos laranja. As linhas de argamassa estavam limpas, sem halos. As cores tinham mais profundidade porque a IA não achatava o contraste da mesma forma que o processamento do telefone.

A IA está essencialmente desfazendo os danos do pipeline de processamento do telefone. O sensor capturou informações suficientes. A lente resolveu detalhes suficientes. Mas o processador de sinal de imagem do telefone fez concessões em termos de velocidade e tamanho de arquivo que descartaram textura e contraste úteis. O aprimoramento da IA ​​recupera parte do que foi perdido.

Nem toda foto de telefone precisa de melhorias

Depois de quatro meses aprimorando cerca de um terço das fotos que tirei com o telefone, aprendi a ser seletivo. Algumas fotos se beneficiam dramaticamente do aprimoramento da IA. Outros parecem piores após o aprimoramento porque a IA adiciona detalhes que não pertencem. Saber qual é qual me economizou muitos créditos e muitos resultados ruins.

Fotos com texturas naturais complexas são as que mais beneficiam. Tijolo, pedra, madeira, tecido, folhagem, cabelo, pele. Estas são as texturas que a redução de ruído do telefone destrói e o aprimoramento da IA ​​recupera. Uma foto do chão de uma floresta após o aprimoramento da IA ​​mostrará folhas individuais e textura de musgo que o processamento do telefone transformou em mingau verde. Um retrato mostrará a textura real da pele em vez do resultado suavizado do processamento de beleza do telefone, que geralmente está ativado por padrão, quer você queira ou não.

Fotos com grandes áreas lisas são as que menos beneficiam. Uma foto de um céu azul com uma única nuvem. Uma foto de um lago calmo ao pôr do sol. Uma foto de uma parede branca. Para começar, essas imagens não têm muita textura fina. A IA não tem nada para recuperar e nada para aprimorar. Você pode obter uma ligeira melhoria na faixa dinâmica, mas a diferença será sutil a ponto de ser invisível. Salve seus créditos para fotos com textura.

Fotos com rostos humanos são um caso especial. Os upscalers gerais de IA podem fazer com que os rostos pareçam pouco naturais porque tratam as características faciais da mesma forma que qualquer outra textura. Uma passagem dedicada de restauração facial após o aprimoramento geral corrige isso. O modelo facial foi treinado especificamente em rostos humanos e entende a anatomia bem o suficiente para melhorar sem distorcer. O custo aumenta se você fizer isso para todas as fotos, mas para retratos de seu interesse, a abordagem de duas passagens vale a pena.

Quão perto realmente chega de uma DSLR

Fiz uma comparação direta que deveria ter feito no início. Mesma cena. Mesma iluminação. Mesma composição. Uma foto tirada com meu iPhone, aprimorada com IA. Uma foto tirada com meu Sony A7III com distância focal e exposição equivalentes, processada normalmente no Lightroom, mas sem aprimoramento de IA. Então comparei-os lado a lado.

Os resultados foram mais próximos do que eu esperava. No tamanho do Instagram, com cerca de 2.000 pixels de largura, eu realmente não conseguia dizer qual era qual em uma comparação cega. Uma amiga que é fotógrafa profissional acertou cerca de 60% das vezes quando lhe mostrei dez pares. Isso é pouco melhor do que adivinhação aleatória. Ela disse que estava procurando diferenças de profundidade de campo e reprodução sutil de cores para diferenciá-los, não nitidez ou detalhes.

Com zoom de 100% em um monitor 4K, as diferenças tornam-se visíveis. A foto DSLR possui detalhes mais precisos em texturas distantes. A foto do telefone aprimorada por IA tem uma leve qualidade processada nos mínimos detalhes. A nitidez está lá, mas parece gerada em vez de capturada. É difícil descrever. Mais ou menos como a diferença entre uma textura de couro real e uma representação de couro muito boa. Em tamanhos de visualização normais, você não consegue vê-lo. Com zoom total, você pode.

Para impressões, o limite é de cerca de 8 x 10 polegadas. Uma foto de telefone aprimorada por IA impressa em 8x10 parece boa. Afiado o suficiente para que a maioria das pessoas não questionasse. Acima de 11x14 as diferenças começam a aparecer. A foto DSLR se mantém. A foto do telefone começa a parecer um pouco suave mesmo após o aprimoramento, porque a resolução da lente subjacente não estava lá para começar. A IA pode melhorar o que o sensor capturou. Ele não pode criar uma resolução óptica que nunca foi resolvida pela lente.

As configurações que realmente importam quando você está fotografando para aprimoramento de IA

Se você sabe que vai tirar uma foto por meio do aprimoramento de IA mais tarde, você deve tirar uma foto diferente da que faria para uma foto que planeja postar diretamente do telefone. Mudei algumas coisas sobre como uso a câmera do meu telefone e isso fez uma diferença notável nos resultados de aprimoramento.

Desligue o modo de beleza do seu telefone e quaisquer recursos de aprimoramento de cena de IA. Eles aplicam processamento adicional além do pipeline padrão de redução de ruído e nitidez, e o modelo de aprimoramento de IA precisa desfazer tudo isso antes de começar a melhorar a imagem. Quanto menos processamento o seu telefone fizer, mais próxima a IA chegará dos dados brutos do sensor e melhor será o resultado final. Em um iPhone, isso significa desligar os estilos fotográficos e usar um aplicativo de câmera de terceiros que salva em um formato menos processado. No Android, desative o modo Scene Optimizer e Beauty.

Fotografe com a melhor luz possível. O aprimoramento de IA é incrível na recuperação de textura e redução de ruído, mas tem limites. Uma foto tirada com boa luz do dia ficará lindamente aprimorada. Uma foto tirada em um restaurante escuro só será aprimorada até certo ponto antes que a IA comece a inventar detalhes que pareçam artificiais. Quanto melhor for a sua imagem inicial, melhor será o aprimoramento. Conselho óbvio, eu sei, mas é fácil ficar com preguiça quando você sabe que pode consertar as coisas no correio.

Use a câmera principal, não a ultralarga ou telefoto, se o seu telefone as tiver. Os fabricantes de telefones colocam várias câmeras no dispositivo, mas os sensores nos módulos ultralargo e telefoto são geralmente menores e de qualidade inferior do que o sensor principal. A câmera principal produz o arquivo inicial mais limpo para aprimoramento de IA. O ultralargo, em particular, produz bordas suaves e distorções perceptíveis que o aprimoramento da IA ​​não consegue corrigir totalmente.

Segure seu telefone com firmeza. A estabilização de imagem do telefone é boa, mas não é mágica. Uma foto com um leve desfoque de movimento perdeu informações que o aprimoramento de IA não consegue recuperar. A IA tentará e o resultado será um desfoque mais nítido que ainda parece estranho. Apoie seu telefone em algo sólido sempre que possível. Faz uma diferença maior do que qualquer configuração de software.

O fluxo de trabalho em lote para limpar o rolo da câmera

Depois de obter bons resultados em algumas fotos de teste, voltei ao rolo da câmera e aprimorei cerca de quarenta fotos do ano passado. Fotos que tirei e esqueci porque pareciam medíocres na época. Uma paisagem de uma caminhada plana e barulhenta. Um retrato da minha namorada que o telefone transformou em plástico. Uma rua da cidade ao entardecer onde as sombras foram reduzidas a preto.

Processei-os em lotes usando o plano Pro, que inclui processamento em lote. Selecionei de cinco a dez fotos por vez, executei um upscale 2x em todas elas, depois verifiquei os rostos e fiz passagens adicionais de restauração facial nos retratos. O custo total foi de cerca de 2 créditos por foto para as sem rosto e 6 créditos para as com rosto. Com cerca de quarenta fotos, foram cerca de 160 créditos no total. Um plano Pro com 500 créditos cobre isso com espaço para muito mais.

A abordagem em lote transformou um processo manual tedioso em algo que eu poderia fazer enquanto preparava café. Faça upload do lote, deixe a IA processar tudo, baixe as versões aprimoradas e verifique-as mais tarde. A melhoria da eficiência em relação a fazê-los um de cada vez foi significativa. Se você tem muitas fotos de telefone para aprimorar, o processamento em lote não é bom. É a diferença entre realmente fazer isso e nunca chegar a fazê-lo.

Minha DSLR ainda está no armário. Provavelmente irei trazê-lo para a próxima viagem que fizer especificamente para fotografia. Mas para fotos do dia a dia, a combinação de uma câmera de telefone moderna e aprimoramento de IA chega perto o suficiente para que eu não sinta mais que estou comprometendo. O telefone está comigo. A DSLR não é. E agora as fotos do telefone parecem boas o suficiente para que eu não sinta tanta falta da DSLR quanto pensei.