Yapay zekâ araçları

Öğrenme hedefi

Düzenleme programlarındaki yapay zekâya dayalı araçları, fotoğrafa ne yaptıklarına göre ayırıp her birini bilerek kullanabileceksin. Kumlanma azaltma ve büyütme gibi fotoğrafın var olan bilgisini iyileştiren araçlar, konuyu ve gökyüzünü bulan seçim araçları, bir nesneyi silip yerini dolduran araçlar ve metinle istenen içeriği sıfırdan üreten üretken dolgu arasındaki farkı açıklayacaksın. Bu araçların bazen gerçekte olmayan bir el, bir yazı ya da bir yüz çizgisi gibi uydurulmuş ayrıntılar ürettiğini fark edecek ve sonucu her zaman büyüterek denetleyeceksin. Üretilen bir pikselin bir fotoğrafın kanıt değerini neden taşımadığını, haber masasında, belgeselde ve yarışma jürisi önünde hangi araçların neden sınırlandığını, içerik kimlik bilgisi ve yapay zekâ beyanıyla bir görüntünün nasıl oluşturulduğunu dürüstçe belirtmeyi kavrayacaksın. Bu araçların farklı tenlerde aynı biçimde çalışmayabileceğini bilip sonucu her yüzde ayrı denetleyecek ve modülün projesini tamamlayacaksın.

Merak sorusu

Grubun sosyal medya sorumlusu kapak için başka bir yol öneriyor: salonu fotoğraflamak yerine programa bir cümle yazmak. «Dört kişinin ardında sahne lambalarıyla dolu bir salon» diye yazdığında, birkaç saniye içinde dört üyenin arkasında sahne ışıklarıyla dolu, hiç var olmamış bir salon beliriyor. Aynı program, gece çekilmiş bir fotoğraftaki kumlanmayı tek bir tıkla temizliyor, kalabalığın içinden istenmeyen bir yabancıyı siliyor ve küçük bir fotoğrafı dört katına büyütüyor.

Davulcu etkileniyor, ama üretilen salonu büyüttüğünde tuhaf şeyler görüyor: sahnedeki bir mikrofon standı yarıda eriyor, bir afişteki harfler anlamsız işaretlere dönüşmüş, kalabalıkta bir kişinin eli altı parmaklı. Kumlanması temizlenen gece fotoğrafında da gitaristin koyu teninin dokusu kaybolmuş. Yapay zekâ düzenlemeyi nasıl değiştiriyor? Hangi araç bir fotoğrafı iyileştirir, hangisi onu başka bir şeye dönüştürür?

Bağlam

Bu modül boyunca yapay zekâya dayalı araçlarla zaten karşılaştın: gökyüzünü ve kişiyi kendisi bulan otomatik maskeler, bir nesneyi çevresinden doldurarak silen içeriğe duyarlı dolgu. Kompozit dersinde de birleştirilmiş bir görüntünün hangi bağlamda neyi söylediğini konuştuk. Yapay zekâ araçları bu soruları daha da keskinleştirir, çünkü artık yalnızca var olan fotoğrafları birleştirmek değil, hiç çekilmemiş görüntüler üretmek de birkaç saniye alıyor.

Bu araçlar hızla değişiyor; adları, menüleri ve yetenekleri her yıl yenileniyor. Bu yüzden bu ders belirli bir aracı değil, araçları fotoğrafa ne yaptıklarına göre sınıflandırmayı öğretiyor. Bir aracın var olan bilgiyi mi iyileştirdiğini, yoksa yeni bilgi mi ürettiğini ayırabildiğinde, hangi bağlamda kullanılabileceğini de kendin belirleyebilirsin.

Basit açıklama

Yapay zekâ araçları fotoğrafa ne yapar?

İyileştiren araç, fotoğrafın var olan bilgisini koruyarak onu daha temiz ya da daha büyük hâle getiren yapay zekâ aracıdır. Kumlanma azaltma, bulanıklık giderme ve büyütme bu gruptadır. Bu araçlar çok sayıda fotoğraftan öğrendikleri örüntülerle kumlanmayı ayrıntıdan ayırmaya ya da küçük bir fotoğrafa ek pikseller eklemeye çalışır. Sonuçları çoğu zaman eski yöntemlerden daha iyidir, ama yine de bir tahmindir: bir kumlanma azaltma aracı ince bir dokuyu kumlanma sanıp silebilir, bir büyütme aracı gerçekte olmayan bir keskinlik ekleyebilir.

Seçim ve silme araçları ikinci ve üçüncü grubu oluşturur. Otomatik maskeler fotoğrafın içeriğini değiştirmez, yalnızca bir bölgeyi seçer. Silme ve doldurma araçları ise bir nesneyi kaldırıp yerini çevresinden tahmin ettiği bir içerikle doldurur; temizlik dersindeki içeriğe duyarlı dolgunun daha güçlü biçimleridir.

Üretken dolgu, bir bölgeyi fotoğrafın kendi pikselleri yerine, bir metin isteğine ya da çevresine bakarak yapay zekânın sıfırdan ürettiği yeni içerikle dolduran araçtır. Bir gökyüzü, bir salon, bir kişi, bir nesne üretebilir. Ürettiği şey hiçbir kameranın hiçbir anda görmediği bir görüntüdür. Bu yüzden üretken dolguyla eklenen bir bölge bir fotoğraf parçası değil, bir çizim ya da bir resim gibidir; ne kadar gerçekçi görünürse görünsün, o anın bir kaydı değildir.

Uydurulmuş ayrıntı nasıl fark edilir?

Uydurulmuş ayrıntı, yapay zekâ aracının gerçekte var olmayan ama inandırıcı görünmeye çalışan bir ayrıntıyı üretmesidir. En sık görüldüğü yerler, göz için tanıdık ama tutarlı olması zor ayrıntılardır: eller ve parmaklar, harfler ve yazılar, gözler ve dişler, simetrik nesneler, arka plandaki yüzler. Üretilen bir afişteki yazının anlamsız işaretlere dönüşmesi, bir elin fazladan bir parmak taşıması, bir mikrofon standının yarıda erimesi bu tür uydurmalardır.

Uydurulmuş ayrıntı yalnızca üretken dolguda görülmez. Bir büyütme aracı bir yüze gerçekte olmayan kirpikler, bir binaya olmayan tuğla çizgileri ekleyebilir; bir silme aracı bir kişiyi kaldırdığı yere anlamsız bir desen yerleştirebilir. Bu yüzden yapay zekâ ile yapılan her değişikliği, fotoğrafın tamamına bakmakla yetinmeyip değişikliğin yapıldığı yeri büyüterek ve kenarlarını dolaşarak denetlemek gerekir.

Hangi bağlamda ne kullanılır?

Bir fotoğrafın değeri çoğu zaman bir anın kaydı olmasından gelir. Üretilen bir piksel bu değeri taşımaz; hiçbir şeyin kanıtı değildir. Bu yüzden haber ve belgesel fotoğrafında sahneye içerik ekleyen, çıkaran ya da üreten yapay zekâ araçları genellikle kabul edilmez. İyileştiren araçlar ise çoğu zaman daha esnek değerlendirilir, ama onların da bir ayrıntıyı uydurma riski vardır. Yarışmalar bu konuda farklı kurallar koyar: bazıları üretken araçları tamamen yasaklar, bazıları ayrı bir kategori açar, bazıları da her aracın bildirilmesini ister. Bir yarışmaya katılmadan ya da bir yayına fotoğraf vermeden önce kuralları okumak gerekir.

İçerik kimlik bilgisi, bir görüntünün hangi cihazla çekildiğini ve hangi araçlarla, nasıl düzenlendiğini dosyanın içinde kayıt olarak taşıyan bilgidir. Bu amaçla geliştirilmiş standartlar bulunur ve bazı makineler ile düzenleme programları bu bilgiyi dosyaya ekleyebilir. Yapay zekâ beyanı ise bir görüntünün oluşturulmasında yapay zekâ araçlarının kullanıldığını, özellikle de bir bölümünün üretildiğini izleyiciye açıkça bildiren nottur. Kompozit etiketiyle aynı mantıkla çalışır: izleyici neye baktığını bilmelidir.

Yapay zekâ araçları, öğrendikleri fotoğrafların çeşitliliğine bağlı olarak farklı tenlerde aynı başarıyla çalışmayabilir. Bir kumlanma azaltma aracı koyu bir tenin ince dokusunu kumlanma sanıp silebilir ve yüzü plastik bir yüzeye çevirebilir; bir otomatik maske koyu tenin ve kıvırcık saçın kenarlarında daha çok hata yapabilir. Üretme ve yüz iyileştirme araçları ise bir yüzü «düzeltirken» teni açabilir, yüz hatlarını değiştirebilir ya da kişiyi olduğundan farklı gösterebilir. Bu yüzden yapay zekâ ile işlenmiş her yüzü büyütüp kişinin gerçek tenini, dokusunu ve yüz hatlarını koruyup korumadığını kontrol etmek gerekir. Bir kişinin yüzünü başka bir yüzle değiştirmek ya da onu yapmadığı bir şeyi yaparken gösteren bir görüntü üretmek ise rötuşun değil, kişinin rızası ve onuruyla ilgili çok daha ağır bir sorundur.

Görsel kanıt

Davulcu sosyal medya sorumlusuyla iki sürümü yan yana koyuyor. Üretilen salonu büyüttüklerinde afişteki anlamsız harfleri, eriyen mikrofon standını ve kalabalıktaki altı parmaklı eli birlikte işaretliyorlar. Kapak için kendi kompozitlerinde karar kılıyorlar; üretken dolguyla yalnızca salonun tavanındaki boş bir köşeyi dolduruyor ve kapağın künyesine «arka planın bir bölümü yapay zekâ ile üretilmiştir» notunu ekliyorlar.

Gece fotoğrafında kumlanma azaltma aracını tam güçte değil, yüzde ellide uyguluyor. Gitaristin koyu teninin dokusu ve sakalının dipleri geri geliyor; kumlanma hâlâ azalmış ama yüz plastik değil. Sonra modül boyunca çalıştığı yakın portresini baştan sona yeniden işliyor: ton eğrisi, maskelerle yerel ayarlar, temizlik, ölçülü bir açma koyulaştırma, frekans ayrımıyla hafif bir ton eşitleme ve siyah beyaz bir sürüm. Her adımı ayrı bir katmanda tutup adlandırıyor, her katmanın önce ve sonrasının ekran görüntüsünü alıyor ve hiçbir adımda yapay zekâ ile yüz üretmiyor.

Sık yapılan hata

Özet

Yapay zekâ araçları fotoğrafa yaptıklarına göre ayrılır: iyileştiren araçlar var olan bilgiyi temizler ya da büyütür, seçim araçları bölge seçer, silme araçları nesneyi kaldırıp yerini tahminle doldurur, üretken dolgu ise hiçbir kameranın görmediği yeni içerik üretir. Bu araçlar eller, yazılar ve yüzler gibi yerlerde uydurulmuş ayrıntılar üretebilir, bu yüzden her değişiklik büyütülerek denetlenir; üretilen bir piksel bir anın kanıtı değildir ve haber ile belgeselde sahneyi değiştiren araçlar kabul edilmez, yarışmalar da kendi kurallarını koyar. İçerik kimlik bilgisi ve yapay zekâ beyanı bir görüntünün nasıl oluşturulduğunu dürüstçe belirtir; araçlar farklı tenlerde aynı biçimde çalışmayabileceği için her yüz ayrı denetlenir ve bir kişinin yüzünü değiştiren üretimler rıza ve onur sorunudur.

Mini ödev

Bu ödevin ilk üç adımında yapay zekâ araçlarını sınayacak, son adımda modülün projesini tamamlayacaksın.

1. Kumlanmalı bir gece fotoğrafına yapay zekâya dayalı bir kumlanma azaltma aracını yüzde yüz ve yüzde elli güçte uygula; bir yüzü ve ince bir dokuyu büyüterek iki sonucu karşılaştır.
2. Bir fotoğraftan küçük bir nesneyi bir silme aracıyla kaldır ve boşluğu büyütüp uydurulmuş bir desen ya da çizgi olup olmadığını kontrol et.
3. Kullanabiliyorsan üretken dolguyla bir fotoğrafa küçük bir öğe ekle; eklenen öğeyi büyütüp uydurulmuş ayrıntıları işaretle ve paylaşırken bir yapay zekâ beyanı yaz.
4. Modül projesi: bir portreyi baştan sona rötuşla. Ton eğrisi, maskeler, temizlik, açma koyulaştırma ve gerekirse frekans ayrımı ile çalış; her adımı ayrı ve adlandırılmış bir katmanda tut, her adımın önce ve sonra hâlini kaydet ve sonucu, kişinin onayıyla, önce ve sonra hâlleriyle birlikte adım adım açıklayarak paylaş.

Kendini değerlendir

• Bir yapay zekâ aracının var olan bilgiyi mi iyileştirdiğini, yoksa yeni içerik mi ürettiğini ayırt edebiliyor musun?
• Yapay zekâ ile yapılan bir değişikliği büyütüp uydurulmuş ayrıntıları bulabildin mi?
• Proje portrende her adımda kişinin tenini, dokusunu ve yüz hatlarını koruduğunu ve kişinin onayını aldığını doğruladın mı?

Sözlük

Mini test

1. Aşağıdakilerden hangisi fotoğrafa hiçbir kameranın görmediği yeni içerik ekler?

• A) Kumlanma azaltma
• B) Üretken dolgu
• C) Otomatik gökyüzü maskesi
• D) Ton eğrisi

2. Yapay zekâ ile üretilmiş bir arka plandaki uydurulmuş ayrıntılar en çok nerede görülür?

• A) Bulutsuz bir gökyüzünde
• B) Gökyüzünün ortasında
• C) Karenin kenarlarında her zaman
• D) Eller, yazılar, yüzler ve simetrik nesneler gibi tutarlı olması zor ayrıntılarda

3. Haber ve belgesel fotoğrafında sahneyi değiştiren yapay zekâ araçlarının genellikle kabul edilmemesinin nedeni nedir?

• A) Üretilen pikselin bir anın kaydı olmaması ve bu fotoğrafların değerinin gerçekte olanı göstermelerinden gelmesi
• B) Bu araçların pahalı olması
• C) Dosya boyutunu büyütmeleri
• D) Renkleri değiştirmeleri

4. Yapay zekâya dayalı bir kumlanma azaltma aracı tam güçte uygulandığında koyu tenli bir kişinin yüzü plastik bir yüzeye dönüştü. En yerinde düzeltme hangisidir?

• A) Aracı bir kez daha uygulamak
• B) Yüzü siyah beyaza çevirmek
• C) Aracı daha düşük güçte uygulayıp yüzü büyüterek tenin dokusunun korunduğunu kontrol etmek
• D) Yüzü üretken dolguyla yeniden üretmek

Cevaplar

1. B — Üretken dolgu içeriği sıfırdan üretir; öteki araçlar var olan bilgiyle çalışır.
2. D — Göz için tanıdık ama tutarlı üretilmesi zor ayrıntılar en sık uydurulan yerlerdir.
3. A — Üretilen bir piksel hiçbir şeyin kanıtı değildir; bu fotoğrafların güvenilirliği kayıt olmalarına dayanır.
4. C — Ölçülü uygulama kumlanmayı azaltırken dokuyu korur; her yüz ayrı denetlenmelidir.

Özet kartı

• Araçları işine göre ayır: iyileştiren, seçen, silen, üreten.
• Üretilen piksel bir anın kaydı değildir.
• Eller, yazılar, yüzler: uydurulmuş ayrıntıyı büyüterek ara.
• Haber ve belgeselde sahneyi değiştirme; başka yerde yapay zekâ beyanıyla belirt.
• Her yüzü ayrı denetle; bir yüzü başka birine dönüştürmek rıza ve onur sorunudur.

Sonraki derse köprü

Modülün projesini bitiren davulcu, ekranın başından kalkıp fotoğrafın çekildiği anlara dönmek istedi. Grubun bir sonraki klibi için bir dere kenarında çekim yapacaklardı; akan suyun bir fotoğrafta donmuş damlalar yerine yumuşak bir ipek gibi görünmesini, köprüden geçen kalabalığın da karede hiç iz bırakmadan kaybolmasını istiyordu. Bu kez düzenleme programının değil, makinenin, bir üçayağın ve koyu bir filtrenin işiydi. Su nasıl ipek gibi görünür, kalabalık nasıl kaybolur? Sonraki ders ileri çekim teknikleri modülünü, uzun pozlamayla açıyor.