課題
スマートフォンなどのカメラで撮った写真は、光源や天候、被写体によって色かぶりやくすみが出やすく、見たままの印象から離れてしまうことがあります。プロのカメラマンは撮影後に色調を整えて仕上げますが、その判断は経験に支えられた感覚的なもので、ルールとして書き出すのは簡単ではありません。
お客様は、この「プロの仕上げ」をAIで自動化し、誰が撮っても見栄えのよい写真になるカメラ体験を目指していました。課題は、色の補正には唯一の正解がなく、何をもって良い補正とするかが定まっていないことでした。
支援内容
Nextremerは、画像を入力するとプロが色調補正を行ったような画像を出力するモデルの開発を支援しました。
- 補正前後の画像の対応関係を整理し、モデルが学習できる形にデータを整備
- 色味・明るさ・コントラストなど、補正の方向性を分解して評価観点を設定
- 研究開発チームと議論を重ねながら、モデルの改良と比較検証を反復
数値指標だけでは「見た目の良さ」を測りきれないため、定量評価と目視による評価を組み合わせて、どちらの方向に改善すべきかを判断しています。
成果
プロのカメラマンが仕上げたような色調へ、画像を自動で補正するモデルの開発に貢献しました。
感覚に頼っていた色調補正を、データと評価観点に分解して扱えるようにしたことで、その後のモデル改良も同じ物差しで進められる土台ができました。
