CompartilharA Mozilla acaba de dar um passo importante para o próximo ciclo do seu navegador. Com o Firefox 157 entrando no canal beta, usuários já …
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Lançado no ano passado exclusivamente para macOS, o aplicativo Gain Map HDR — que usa a tecnologia Gain Map para converter imagens com faixa dinâmica expandida e controle preciso de luminância — ganhou uma versão para dispositivos móveis.
Agora, usuários que não têm um Mac podem usar o iPhone e/ou o iPad para melhorar a exibição de imagens HDR 1High dynamic range, ou ampla faixa dinâmica. em dispositivos compatíveis (como os da Apple) expandindo brilhos para além do que uma foto costuma exibir tradicionalmente depois de processada.
Todas as fotos no seu iPhone foram capturadas com uma faixa de brilho que as telas padrão simplesmente cortam. O Gain Map HDR reconstrói esse intervalo e o constrói como um verdadeiro mapa de ganho HDR, para que os destaques brilhem no seu iPhone, iPad e Mac.
Assim como sua versão para Mac, o Gain Map HDR Converter para iOS pode ser adquirido por meio de uma compra única na App Store — ele custa apenas R$25, menos da metade do aplicativo que o originou.
Outra novidade da Inphovid, empresa responsável pelo Gain Map HDR, é o WowHDR, que foi lançado na Mac App Store em maio e tem uma proposta bem parecida com a do aplicativo supracitado, só que com foco na conversão de vídeos (e não de fotos).
Basicamente, ele pega um vídeo comum gravado em SDR 2High dynamic range, ou ampla faixa dinâmica. e o transforma em um vídeo HDR compatível com iPhones, iPads, Apple TVs e outras telas compatíveis, usando técnicas de mapeamento para reconstruir parte da faixa dinâmica perdida por esses vídeos.
Com essa técnica, o app consegue aumentar o brilho máximo, expandir a faixa de contraste, preservar melhor as áreas claras e gerar um arquivo HDR HLG, um dos formatos mais populares que fazem uso da tecnologia.
O app pode ser adquirido exclusivamente para macOS por uma compra única de R$100.
A Adobe anunciou a adição de novos recursos temporários impulsionados por inteligência artificial (IA) ao Project Indigo, seu app de câmera exclusivo para iOS, com a ferramenta AI Playground.
Os quatro principais recursos de IA do Project Indigo incluem a manipulação de objetos (Object Editing, ou “edição de objeto”, em tradução direta), a estilização de uma foto em uma determinada técnica artística (Styles, ou “estilos”), o feedback por IA das suas fotos (Photo Guidance, ou “orientação fotográfica”) e a edição a partir de comandos de linguagem natural (Custom Edit, ou “edição customizável”).
De forma opcional, a Adobe afirmou ainda que o acesso ao AI Playground estará restrito a uma parcela dos usuários do Project Indigo, sem menção aos critérios exatos de disponibilização. O teste ocorrerá durante algumas semanas e a ideia é compreender o uso de IA no app, embora ela reitere seus pilares de privacidade:
Quem aceitar participar precisará concordar em compartilhar apenas as interações com os botões do recurso. A Adobe afirma que não acessará os comandos digitados, nem as imagens, não fará upload delas para seus servidores e não as utilizará para treinar modelos de IA. Como não há login, todos os dados coletados são anônimos. Quem preferir não participar pode recusar e continuar usando o aplicativo normalmente.
Recursos como a estilização de fotos ou a remoção de objetos farão uso do modelo Nano Banana, do Google, ou dos próprios modelos Firefly da Adobe, mas ela reitera que o leque de modelos poderá se expandir no futuro.
Por fim, a Adobe explicou ainda que os modelos atuais de geração de imagens produzem apenas resultados com alcance dinâmico padrão (SDR 1Standard dynamic range, ou faixa dinâmica padrão.) e, para preservar a aparência das fotos capturadas com HDR 2High dynamic range, ou ampla faixa dinâmica. pelo Project Indigo, a empresa desenvolveu um modelo próprio de ML 3Machine learning, ou aprendizado de máquina. que converte automaticamente o resultado gerado pela IA para HDR, utilizando a foto original como referência, sem empregá-la para treinar modelos de IA.
via TechCrunch
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