\nM\u00e1s temprano esta semana, sostuvimos nuestro primer webimar para la comunidad de Luminar^{AI<\/sup> Insider. Una de las principales preocupaciones que surgieron dentro de la comunidad era que la Inteligencia Artificial (IA) estar\u00eda tomando todas las decisiones y podr\u00eda, en efecto, reemplazar las decisiones creativas del fot\u00f3grafo.\n<\/p>\n}

\nLa semana pasada, Alex sugiri\u00f3 que pens\u00e1ramos la IA menos como un reemplazo de las personas y m\u00e1s como un habilidoso aprendiz que apoya y permite la creatividad humana. Con esto en mente, pens\u00e9 que quiz\u00e1s ser\u00eda valioso hablar acerca de c\u00f3mo Luminar^{AI<\/sup>lo hace.\n<\/p>\n}

La inteligencia comienza con educaci\u00f3n<\/h2>\n

\nAs\u00ed como un ni\u00f1o, un nuevo sistema de IA est\u00e1 lleno de potencial, pero no tiene mucha experiencia o conocimiento para desarrollarlo completamente. Para desbloquear esta inteligencia inherente, un Sistema de IA debe ser ense\u00f1ado.\n<\/p>\n

\nPara educar a Luminar^{AI<\/sup>, Skylum construy\u00f3 una referencia masiva de fotograf\u00eda alrededor de tres colecciones primarias:\n<\/p>\n}

\n
1. Im\u00e1genes de maestros ic\u00f3nicos a trav\u00e9s de la historia de la fotograf\u00eda.\n<\/li>\n
2. Im\u00e1genes fotoreal\u00edsticas generadas por motores de 3D.\n<\/li>\n
3. Im\u00e1genes encargadas de maestros modernos para ilustrar principios espec\u00edficos.\n<\/li>\n<\/ol>\n

   \nLas im\u00e1genes tomadas por maestros ic\u00f3nicos le ense\u00f1aron a la IA acerca de la historia visual de la fotograf\u00eda mientras prove\u00edan ejemplares de formas fotogr\u00e1ficas. Esto ayudo a nuestra Ia a aprender a reconocer una excelente fotograf\u00eda.\n<\/p>\n

   \nLas im\u00e1genes 3D ense\u00f1aron a la IA acerca de perspectiva, profundidad de campo, y las relaciones entre los elementos fotogr\u00e1ficos. Esto ayud\u00f3 a nuestra IA a entender c\u00f3mo descomponer una fotograf\u00eda en componentes individuales en el espacio 3D.\n<\/p>\n

   \nLas im\u00e1genes encargadas reforzaron las lecciones derivadas de las primeras dos colecciones mientras que tambi\u00e9n ense\u00f1an errores comunes de composici\u00f3n, enfoque, exposici\u00f3n, entre otros. Esto ayud\u00f3 a nuestra IA a entender c\u00f3mo reconocer y corregir estos errores.\n<\/p>\n

   \nAl irse combinando estos elementos en nuestro modelo de IA, una inteligencia funcional ha nacido.\n<\/p>\n

   Desplegando la IA para liberar al creador<\/h2>\n

   \nLos creadores pasan a trav\u00e9s de procesos educacionales similares para dominar la fotograf\u00eda. Una IA funcional muy seguramente se mezcla con el conjunto de habilidades t\u00e9cnicas<\/strong> del creador. Y al hacerlo, tiene el potencial de reemplazar pasos en el proceso t\u00e9cnico de edici\u00f3n<\/strong>.\n<\/p>\n

   \nPero, as\u00ed como escribi\u00f3 Alex la semana pasada, en Skylum consideramos este particular reemplazo como una virtud, no un vicio. El \u00e9nfasis de nuestra IA es en reemplazar pasos t\u00e9cnicos repetitivos, no los creativos<\/strong>.\n<\/p>\n

   \nEl creador a\u00fan debe traer todo su arsenal t\u00e9cnico para poder capturar buenas im\u00e1genes en primer lugar. La IA simplemente suministra arreglos r\u00e1pidos a problemas comunes y presenta una variedad de opciones dise\u00f1adas para sacar lo mejor de cada imagen. El creador mantiene full control del resultado final.\n<\/p>\n

   \nEntonces, \u00bfc\u00f3mo la IA toma sus decisiones?\n<\/p>\n

   Interpretaci\u00f3n en b\u00fasqueda de opciones<\/h2>\n

   \nCuando Luminar^{AI<\/sup> carga una imagen, pone su bien preparada IA a trabajar, analizando la imagen para decidir qu\u00e9 se puede hacer para transformarla en su mejor versi\u00f3n. Veamos un ejemplo.\n<\/p>\n}

   <\/p>\n

   \nEn esta imagen est\u00e1n pasando muchas cosas, pero a\u00fan hay espacio para mejoras. Tan pronto como Luhminar^{AI<\/sup> abre la imagen, comienza a analizarla. Como resultado de este an\u00e1lisis, LuminarAI<\/sup> conoce las siguientes cosas acerca de la imagen:\n<\/p>\n}

   \n
   1. \n

      \tContiene 5 animales (y posiblemente un sexto).\n<\/li>\n

   2. \n

      \tEl posible sexto animal es muy diferente a los otros cinco.\n<\/li>\n

   3. \n

      \tTiene una paleta de colores c\u00e1lida, con bastante naranja.\n<\/li>\n

   4. \n

      \tTiene una l\u00ednea de horizonte clara.\n<\/li>\n

   5. \n

      \tTiene un punto brilloso, bastante circular que muy probablemente sea el sol.\n<\/li>\n

   6. \n

      \tDada la paleta de color y la posici\u00f3n del sol cerca del horizonte, es probable que sea un atardecer.\n<\/li>\n

   7. \n

      \tDentro del espacio 3D, los elementos est\u00e1n posicionados de la siguiente manera:\n<\/li>\n

      \n
      • \n

        \tPrimer Plano: <\/strong>Cinco animales similares\n<\/li>\n

      • \n

        \tPlano Medio:<\/strong> Un sexto \u201canimal\u201d diferente\n<\/li>\n

      • \n

        \tFondo:<\/strong> Sol y monta\u00f1as\n<\/li>\n<\/ul>\n

      • \n

        \tEst\u00e1 muy subexpuesta y oculta importantes de talles.\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Entran las Plantillas<\/h2>\n

        \nUna vez que Luminar^{AI<\/sup> ha completado su an\u00e1lisis, necesita hacer algo con el conocimiento que ha adquirido de la imagen. Aqu\u00ed es donde entran las Plantillas.\n<\/p>\n}

        \nLas Plantillas se mueven bien entre los presets, juntando una variedad de correciones y mejoras para alcanzar un look casi final. Las plantillas est\u00e1n organizadas para estar accesibles a la IA despu\u00e9s de completar su an\u00e1lisis.\n<\/p>\n

        \nEn nuestro ejemplo, la IA procede de la siguiente forma:\n<\/p>\n

        \n
        1. Seg\u00fan la necesidad, la IA usa la informaci\u00f3n coleccionada para construir una serie de selecciones y mapas de profundidad.\n<\/li>\n
        2. La Ia usa los puntos de datos que ha colectado acerca de la imagen y las compara para indexarlas a las Plantillas disponibles.\n<\/li>\n
        3. Entonces Luminar^{AI<\/sup> presenta Plantillas seleccionadas por la IA como una lista de opciones para que sean consideradas por el fot\u00f3grafo.\n<\/li>\n}
        4. A medida que el usuario mueve el mouse sobre una Plantilla sugerida, se aplica a la imagen en tiempo real. Las plantillas usan las selecciones y mapas de profundidad que la IA cre\u00f3 m\u00e1s temprano para aplicar correcciones y hacer mejoras a elementos muy espec\u00edficos de la imagen.\n<\/li>\n
        5. Entonces el fot\u00f3grafo selecciona la Plantilla deseada y hace ajustes adicionales para que encajen con su visi\u00f3n. En muchos casos, la visi\u00f3n del fot\u00f3grafo puede alcanzarse con un simple deslizador que ajusta la fuerza de la Plantilla.\n<\/li>\n<\/ol>\n

           \nEl resultado de este proceso es una im\u00e1gen dram\u00e1ticamente diferente que refleja muy cercanamente la visi\u00f3n y estilo del fot\u00f3grafo.\n<\/p>\n

           <\/p>\n

           Espera. Eso no reemplaza al creador?<\/h2>\n

           \nNo.\n<\/p>\n

           \nEl fot\u00f3grafo a\u00fan captura la imagen RAW, sin editar. Despu\u00e9s de analizar la foto, Luminar^{AI<\/sup> presenta las Plantillas que considera que sacar\u00e1n lo mejor de la imagen. El fot\u00f3grafo puede entonces elefir la Plantilla que m\u00e1s se acerca a su visi\u00f3n, o no seleccionar una Plantilla y trabajar directamente desde el m\u00f3dulo de Edici\u00f3n. A\u00fan si el fot\u00f3grafo escoge una Plantilla, puede realizar ajustes para conseguir la imagen final.\n<\/p>\n}

           \nLa IA simplemente encuentra opciones para que el artista considere usando su conocimiento de la imagen y las reglas t\u00e9cnicas que definen una nueva imagen. <\/p>\n

           Cada decisi\u00f3n creativa permanece con el artista.
           \n<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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