ai가 뜨면서 이미지 처리에 ai를 어떻게 처리할지 꽤 다양한 방면에서 시도가 있었는거같습니다.

개인적으로 '선정'과 '수정' 2가지 정도로 분류해볼수 있어보이네요. 참고로 저는 비전쪽은 깊게알지는 못합니다.

1. HDR 프레임 합성

HDR은 쭉 사용해 왔던 방식이죠 어두운 프레임부터 밝은 프레임까지 여러장을 찍어 dynamic range를 넓게 가져가는 방식으로 알고있는데 구글의 SmartHDR부터 어떤 부분을 밝게 가져가고 어떤 부분의 그림자를 유지할 지 상황에 따라 그때그때 'Smart'하게 판단 하는 방식인듯 합니다.

https://ai.googleblog.com/2020/08/live-hdr-and-dual-exposure-controls-on.html

위에 자세히 설명되있지만 귀찮은 관계로 대충만 봤습니다

이방식은 이미지를 조작한다는 방식보다는 최종 결과물에 보여줄 부분을 잘 선정하는 알고리즘류로 일반적으로 성능이 좋다고 얘기할때 판단하는 기준이 되는듯 합니다.

https://lenswork.tistory.com/entry/애플-딥-퓨전-기술Apple-Deep-Fusion-Technology

애플 딥퓨전도 찾아보니 이런방식이네요. 대신 smarthdr에서 밝기를 다루는 것과는 다르게 디테일을 캐치하는 방식 같습니다.

2. Scene Detection

https://www.samsung.com/semiconductor/minisite/exynos/technology/ai-camera/

여기서 부터는 좀더 인공지능이 사진에 적극적으로 수정을 가한다고 볼 수 있을법 합니다. 여기서는 물체가 뭔지를 인식하고 그에 맞는 '필터'를 적용한다고 보는게 맞는듯 합니다. 예를들어 음식등을 인식해서 preset 필터를 적용하는 방식이 되겠죠. 달고리즘도 여기에 해당될 확률이 꽤 있어보입니다. 달이라는 것을 인식해서 기학습된 달과 관련된 모델을 거치게 되겠죠.

어떤 분이 달 사진에 대해서 이걸 적용한걸 올려주신 영상을 봤는데 드는 생각이 달이라고 인식해서 그냥 기학습된 달에 관한 정보가 결과물에 반영이 되지 않았나 싶습니다. 

그럼 궁금한 점이 그것이 잘못된걸까요? 이미 nvidia가 dlss로 보여주듯이 이미 축적된 정보가 사용자가 선호할 결과에 반영이 된다면 굳이 원본 데이터를 건드리지 않는다는 방식만이 옳지 않을 수도 있어 보입니다. 대신 이 과정을 거친다는 것에 대해서는 사용자에게 매우 투명해야 됩니다. 달고리즘이 기본 옵션인지는 사실 안써봐서 모르겠는데 사용자가 어떤 과정으로 자신의 사진이 수정됬는지 명확히 알아낼 수 없는 순간에 투명성의 실패라고 생각됩니다.

Explainable AI도 뜨고있는 만큼 사진처리에 대해서 조금 더 구체적으로 얘기 해주면 좋겠지만 모든 케이스에 대한 설명도 어렵고 기업 기밀과 연관될 수도있으니 이해는 됩니다. 하지만 1번이나 2번을 합쳐서 ai로 사진이 좋아진다고 퉁치려 하는게 좀 보이는데 원본데이터에 추가적 데이터가 흘러들어가는지에 대해서는 확실히 표기를 해야 된다고 생각됩니다.