Gcam이라고 불리는 이 기술은 2011년 연구원들이 구글 글래스용 안경테 한 쌍 안에 들어갈 수 있는 고해상도 카메라를 찾기 시작하면서 처음 촉발되었습니다. 안경 측면에 거대한 카메라를 추가하는 것은 불가능했기 때문에 팀은 대신 계산 사진을 살펴보기 시작했습니다.
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지캠은 대형 고해상도 센서에 한 장의 이미지를 찍는 대신 저해상도 센서에 여러 장의 이미지를 찍고, 소프트웨어와 병합하여 고해상도 이미지 또는 적어도 경쟁할 수 있는 이미지를 생성합니다. 전형적인 스마트 폰 카메라. 스탠포드 컴퓨터 과학 교수인 마크 레보이(Marc Levoy)가 이끄는 팀은 이를 이미지 융합이라고 불렀고 2013년 구글 글래스에서 출시된 기능입니다.
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작은 카메라를 만드는 것은 해상도 문제만 가져온 것이 아닙니다. 빛이 너무 작아 구글 글래스에 가려질 정도로 작은 렌즈에서 나온 사진도 꽤 열악한 저조도였습니다 수행자. 사진을 병합하면 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 팀은 다음으로 기술인 HDR(High Dynamic Range)을 사용하여 작은 카메라에서 더 많은 것을 얻는 방법을 살펴보았습니다. 서로 다른 노출 수준의 여러 이미지를 병합하여 더 넓은 범위의 빛을 생성하고 세부 사항. HDR+ 그런 다음 기계적 인조 인간 2014년 Nexus 5(및 이후 6)용 카메라 앱.
구글 글래스 카메라와 HDR+ 이면의 연산 사진은 이제 구글 포토 앱, 유튜브, 가상 현실 장치인 점프뿐만 아니라 구글 픽셀 안에 있습니다. 이 기능을 사용하면 동일한 프로그램이 Jump용 360개 동영상을 결합하는 동안 Google 포토 내에서 렌즈 블러 설정이 가능해집니다.
Levoy는 Pixel 스마트폰에서 출시되기 직전에 Gcam 소프트웨어를 얻는 데 5년이 걸렸다고 말합니다. 시스템이 소프트웨어에 크게 의존하기 때문에 사용자가 렌즈 플레어에 대해 불평하기 시작했을 때 팀은 펌웨어 업데이트를 시작했습니다 소프트웨어가 자동으로 감지하고 제거합니다.
그렇다면 Google Glass에서 시작하여 이제 여러 제품을 다루는 소형 카메라의 다음 단계는 무엇일까요? 소프트웨어 중심의 카메라 시스템은 인공 지능을 기반으로 향상될 수 있습니다. “우리가 추진하고 있는 한 가지 방향은 기계 학습입니다.”라고 Levan은 말했습니다. “당신이 보고 있는 것의 모양과 느낌을 실제로 바꾸는 창의적인 것에 대한 많은 가능성이 있습니다. 그것은 더 나은 화이트 밸런스를 찾기 위해 훈련 세트를 만드는 것과 같은 간단한 것을 의미할 수 있습니다. 또는 배경으로 할 수 있는 올바른 작업은 무엇입니까? 흐리게 해야 합니까, 어둡게 해야 합니까, 밝게 해야 합니까, 스타일을 지정해야 합니까? 우리는 기계 학습 측면에서 세계 최고의 위치에 있기 때문에 창의적인 세계와 컴퓨팅 사진의 세계를 병합할 수 있는 진정한 기회입니다.”
다음 변종을 위해 무엇을 준비하든 Pixel의 성공은 그 기준을 상당히 높게 설정할 가능성이 높습니다.
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