Novo recurso do aplicativo de câmera da Adobe vai criticar suas fotos usando IA

A Adobe está adicionando novos recursos baseados em IA ao seu aplicativo de câmera experimental para iOS chamado Project Indigo, lançado no ano passado. O aplicativo, que anteriormente oferecia controles profissionais, super-resolução de múltiplos quadros e diferentes modos de captura, agora está adicionando recursos que usarão LLMs (grandes modelos de linguagem) para criticar fotos e fornecer sugestões de edição.

Ele’s também está adicionando outros recursos de IA, como remoção avançada de objetos, geração de profundidade de campo e a capacidade de adicionar diferentes estilos às fotos.

Marc Levoy, responsável pelo projeto da Adobe, havia desenvolvido anteriormente as capacidades de câmera do Pixel. Ele afirmou que a maioria das ferramentas de IA generativa oferece edição baseada em comandos (prompts) e, frequentemente, encontrar o comando perfeito para ajustar uma foto ou obter o resultado certo pode ser uma tarefa complexa. É por isso que a maioria dos novos recursos experimentais de IA consiste em botões que podem gerar resultados mais determinísticos.

Por exemplo, o recurso de instrutor de câmera para telefones Pixel da Google, lançado no ano passado, oferecia sugestões de enquadramento mais genéricas. Os recursos do Project Indigo, em comparação, são bastante descritivos e podem ajudar você a aprender alguns truques de fotografia, mesmo que não concorde com a avaliação da IA.

Há dois recursos nesta categoria. O primeiro é a crítica de fotos, que inclui uma opinião “profissional” sobre enquadramento, iluminação, cores e impacto emocional.

O segundo são as sugestões de captura e edição, que fornecem dicas sobre como refazer a foto, alterando o enquadramento, a exposição e os objetos no visor. Por exemplo, o aplicativo me disse para remover o objeto branco hexagonal no enquadramento de uma foto que tirei.

Uma segunda seção indica como você pode usar uma foto existente para melhorá-la usando os controles do Adobe Lightroom.

Aplicativos de fotografia, incluindo Apple Photos, Google Photos e Adobe Photoshop, oferecem remoção de objetos há anos. No entanto, o recurso geralmente depende de o usuário circular ou selecionar um objeto desenhando na tela, o que nem sempre é perfeito.

O novo recurso do Project Indigo oferece chaves de alternância para itens a serem removidos de uma imagem, como pessoas ao fundo, lixo e lixeiras, fios e postes, cercas, veículos e outros elementos indesejados. Você também pode descrever um objeto personalizado para remover. Os resultados desse recurso são bastante impressionantes.

O aplicativo removeu meu amigo e o objeto que ele estava segurando do fundo sem criar nenhum artefato estranho.

O aplicativo também permite usar IA para criar profundidade de campo em uma foto, simulando um fundo desfocado.

Com esta nova atualização, a Adobe também está experimentando o recurso de transferência de estilo, que permite transformar sua imagem em tons como aquarela, caneta e tinta, linha de tinta com lavagem colorida, monocromático e assunto contra a luz. Alguns estilos me lembram os primeiros dias do aplicativo Prisma. Com modelos avançados, os resultados parecem refinados, mas a transferência de estilo não é um recurso novo ou útil.

Apesar das críticas de Levoy à implementação baseada em comandos, o Project Indigo tem seu próprio recurso que permite descrever sua edição. Os usuários podem usá-lo para realizar fluxos de edição que não estão disponíveis em ferramentas predefinidas. Mas este também é um caminho potencial para a mediocridade gerada por IA.

A empresa está usando o Nano Banana baseado no Gemini da Google para esses recursos, mas está aberta a trocar por outros modelos, incluindo seu próprio modelo Adobe Firefly. Esses recursos, agrupados na aba do parquinho de IA, ainda estão em fase de testes, e apenas usuários selecionados terão acesso a eles. Esses recursos podem nunca chegar a um público mais amplo, mas é bom ver algumas funcionalidades que tornam as pessoas conscientes das nuances da fotografia, em vez de apenas criarem mais conteúdo genérico.