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Sexta-feira, Maio 20, 2022

Como usar a IA para marcar e organizar sua biblioteca de fotos

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Tecnologias de fotografia computacional visam automatizar tarefas que são demoradas ou pouco inspiradoras: Ajustando a iluminação em uma cena, substituindo um céu plano, selecionando centenas de fotos semelhantes. Mas para muitos fotógrafos, atribuir palavras-chave e escrever descrições de texto faz com que essas ações pareçam emocionantes.

Quando olhamos para uma foto, a imagem deve falar por si mesma. E, no entanto, não pode de muitas maneiras. Trabalhamos com bibliotecas de milhares de imagens digitais, portanto, não há garantia de que uma determinada foto venha à tona quando estivermos digitalizando telas cheias de miniaturas. Mas a IA pode ajudar.

Palavras-chave, termos, descritores, frases, expressões…

Não posso enfatizar demais as vantagens de aplicar palavras-chave a imagens. Quantas vezes você se pegou percorrendo suas fotos, tentando se lembrar de quando as que você queria foram tiradas? Com que frequência você passou direto por eles ou percebeu que eles estão armazenados em outro local? Se essas imagens contivessem palavras-chave, as fotos poderiam ser encontradas em apenas alguns minutos ou menos.

O desafio é marcar as fotos logo no início.

Parece-me que as pessoas caem nas extremidades do espectro de palavras-chave. De um lado está uma abordagem hiperdescritiva, onde a ideia é aplicar o maior número possível de termos para descrever o conteúdo de uma imagem. Estes podem se ramificar em hierarquias e subcategorias e conceitos relacionados e todos os tipos de miscelânea fascinantes, mas misteriosas.

Por outro lado, é onde eu suspeito que a maioria das pessoas reside: palavras-chave são um desperdício de tempo e esforço. Os fotógrafos querem editar, não categorizar!

É aqui que as tecnologias de IA estão ajudando. Muitos aplicativos usam a detecção de imagens para determinar o conteúdo das fotos e usam esses dados quando você faz uma pesquisa.

Uma captura de tela dos recursos de IA no Apple Photos
A Apple Photos encontrou fotos de girassóis… e pequenos taters. Jeff Carlson

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Por exemplo, no Apple Photos, digitar “sunflower” traz imagens na minha biblioteca que contêm girassóis (e, inexplicavelmente, um instantâneo de tater tots). Em cada um desses casos, não atribuí uma palavra-chave específica às imagens.

Da mesma forma, o Lightroom desktop (o aplicativo mais recente, não o Lightroom Classic) aproveita Adobe Sensei tecnologia para sugerir resultados quando digito “girassol” no campo de pesquisa. Embora algumas das minhas imagens tenham palavras-chave atribuídas (no topo da lista de resultados), também sugeriu “Sunflower Sunset” como termo.

Uma captura de tela dos recursos de IA no Apple Photos
Eu nunca adicionei uma palavra-chave “girassol” a esta imagem, como você pode ver no painel Informações, mas o Fotos reconhece a flor nela. Jeff Carlson

Isso é útil, mas a implementação também é bastante opaca. O Lightroom e o Photos estão acessando seus próprios dados internos em vez de criar palavras-chave que você pode visualizar.

E se você não usar nenhum desses aplicativos? Talvez sua biblioteca esteja no Lightroom Classic ou exista nas hierarquias de pastas que você criou no disco?

Criando palavras-chave com Excire Foto

Peguei duas ferramentas de Excitar para um giro rápido para ver o que eles fariam. Foto excitante é um aplicativo autônomo que realiza reconhecimento de imagem em fotos e gera exatamente o tipo de metadados de que estou falando. Excire Pesquisa 2 faz o mesmo, assim como um plug-in Lightroom Classic.

Carreguei 895 imagens no Exire Foto, que escaneou e marcou em apenas alguns minutos. Fez um ótimo trabalho ao criar palavras-chave para descrever as imagens; com as pessoas, por exemplo, diferencia entre adultos e crianças. Você pode adicionar ou remover palavras-chave e salvá-las de volta na imagem ou em arquivos secundários para imagens RAW.

Excire Foto captura de tela de ferramentas de IA.
A Excire Foto analisou a imagem selecionada e criou palavras-chave que descrevem aspectos da foto. Jeff Carlson

Portanto, se o pensamento de adicionar palavras-chave faz você querer se levantar e fazer praticamente qualquer outra coisa, agora você pode obter alguns dos benefícios da palavra-chave sem fazer o trabalho pesado.

Gerando ‘texto alternativo’ para imagens

O texto não serve apenas para aplicar palavras-chave e pesquisar fotos. Muitas pessoas cegas ou com deficiência visual ainda encontram imagens online, contando com a tecnologia de leitor de tela para ler o conteúdo em voz alta. Por isso, é importante, ao compartilhar imagens, incluir texto alternativo que descreva seu conteúdo sempre que possível.

Captura de tela da adição de texto alternativo no Instagram.
O acima mostra como adicionar texto alternativo no Instagram. Jeff Carlson

Por exemplo, ao adicionar uma imagem ao Instagram ou Facebook, você pode adicionar texto alternativo, embora nem sempre seja óbvio como. No Instagram, depois de selecionar uma foto e ter a opção de escrever uma legenda, role para baixo até “Configurações avançadas”, toque nela e, em “Acessibilidade”, toque em “Escrever texto alternativo”.

No entanto, essas são etapas adicionais, criando barreiras que tornam menos provável que as pessoas criem essas informações.

Dito isto, a Meta, que possui o Instagram e o Facebook, está usando a IA para gerar texto alternativo para você. Em uma postagem no blog de janeiro de 2021, a empresa detalha “Como o Facebook está usando a IA para melhorar as descrições de fotos para pessoas cegas ou com deficiência visual.”

Uma foto de close-up de água em uma folha em uma janela de edição de imagem.
O texto alternativo gerado automaticamente pelo Facebook fez um bom trabalho identificando o que está na foto acima. Jeff Carlson

Os resultados podem ser um sucesso ou um fracasso. O texto alternativo da foto da folha acima é descrito pelo Facebook como “Pode ser um close da natureza”, o que é tecnicamente preciso, mas não muito útil.

Quando há itens mais específicos no quadro, a IA se sai um pouco melhor. Na imagem abaixo – uma selfie de drone indulgente – o Facebook surgiu com “Pode ser uma imagem de 2 pessoas, pessoas em pé e estrada”.

Uma foto em preto e branco de dois homens segurando um guarda-chuva em uma janela de edição de imagens.
O texto alternativo para esta imagem é um pouco mais preciso, embora o texto ainda não descreva bem a imagem. Jeff Carlson

Outro exemplo é o trabalho feito pela Microsoft para usar o aprendizado de máquina para criar legendas de texto. Em um artigo no ano passado, pesquisadores apresentaram um processo chamado VIVO (Pré-treinamento Visual VOcabulary) para gerar legendas com mais especificidade.

Portanto, embora haja progresso, também há muito espaço para melhorias.

Sim, automatize isso por favor

Os fotógrafos ficam angustiados quando se deparam com a noção de que a IA pode substituí-los de alguma forma, mas criar palavras-chave e escrever legendas e texto alternativo não parece se aplicar da mesma maneira. Esta é uma área em que certamente fico feliz em deixar as máquinas assumirem parte do trabalho, desde que os resultados sejam precisos.





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