Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona | Web Agency Brescia
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Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona

Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona

Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona


Immaginate di avere una foto da 10MP e di volerla ridurre a 5MP: il downsizing è semplice e immediato, vengono persi dettagli in favore di una dimensione più contenuta del file. E ora immaginate invece il processo contrario, l’upsizing da 10 a 40MP. Possibile guadagnare dettagli in post-produzione? Con Super Resolution sì, è possibile, ed è una funzionalità introdotta da Adobe su Camera Raw 13.2 e che presto verrà estesa anche a Lightroom e Lightroom Classic.

Il suo sviluppo nasce da Enhance Details, strumento basato sul machine learning tramite cui i file RAW vengono interpolati sino ad ottenere un risultato particolarmente fedele alla realtà con pochi artefatti e molti dettagli. Super Resolution altro non è che una sua evoluzione in cui l’obiettivo consiste nel migliorare la qualità dello scatto aumentandone la risoluzione, senza tuttavia che questo processo comporti una perdita di dettagli. Ciò viene reso ancora una volta possibile dall’aiuto del machine learning. E dietro ad una elaborazione dei dati complessa c’è una facilità d’uso dello strumento quasi disarmante, così come già avviene ad esempio su Photoshop con Adobe Sensei per sostituire il cielo: basta premere un tasto, e via, la nostra foto viene sovradimensionata mantenendo tutte le caratteristiche del file originale.

A COSA SERVE

Pensiamo alle foto che abbiamo all’interno dei nostri album di 20-30 anni fa, o al crop che vorremmo fare per isolare un particolare dello scatto – un animale, per esempio. Ecco allora l’utilità di Super Resolution, che con un click ci permette di far risaltare i dettagli di una vecchia foto o di evidenziare importanti particolari quando si desidera fare un ingrandimento. In altre parole, è una sorta di zoom digitale senza perdita di dettagli.

Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona

COME FUNZIONA

Al sistema sono state date in pasto migliaia di immagini croppate delle dimensioni di 128×128 pixel di coppie di soggetti come alberi e rami, mattoni e tegole. Insomma, con pochi dettagli e molte texture: la struttura su cui si basa l’apprendimento si chiama Deep convolutional neural network, processo di contestualizzazione tramite cui si insegna al sistema che per campionare un determinato pixel bisogna analizzare i pixel circostanti.

Esattamente come accade quando si insegna a camminare a un bimbo, anche i modelli di machine learning non capiscono immediatamente come eseguire la demosaicizzazione e l’upsize della foto“. Serve dunque tempo, e man mano che il sistema impara si ottengono risultati sempre più vicini alla realtà. Utilizzando i file RAW il processo di apprendimento risulta essere più rapido, e ciò che si ottiene come output mostra solitamente una qualità superiore rispetto ad altre alternative.

Super Resolution raddoppia la risoluzione lineare della foto: da uno scatto originale da 20MP si otterrà dunque un nuovo file da 80MP. E la qualità complessiva della foto – in termini di dettagli e riproduzione dei colori – sarà generalmente superiore rispetto all’upsizing ottenuto con interpolazione cubica.

UTILIZZO

Tasto destro sulla foto, “Enhance…”, click su Super Resolution e via, il gioco è fatto. Si otterrà un file DNG che potrà a sua volta essere sottoposto a modifiche e miglioramenti. I file compatibili sono RAW (con Bayer e X-Trans il processo di miglioramento tramite Super Resolution include anche Enhance Details), JPEG, PNG, TIFF ed ha attualmente un limite massimo di 500MP per file.

Adobe Super Resolution aumenta i pixel delle nostre foto. Come funziona

Adobe consiglia l’utilizzo di SSD e di una GPU performante ottimizzata per CoreML e Windows ML, considerando che l’elaborazione richiede milioni di calcoli: pochi secondi di attesa potrebbero nei casi peggiori trasformarsi in lunghi minuti. Alcuni esempi? Apple Silicon dei nuovi Mac, o ancora le GPU NVIDIA RTX.

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