Faida:
- Uwezo wa kutofautisha ambapo akili ya bandia huokoa wakati katika utendakazi wa picha (kupanga, uteuzi, kugusa upya, kumbukumbu, uwasilishaji) na ambapo uamuzi wa mwisho na ukweli huachwa kwa mpiga picha, kulingana na kiwango cha hatari ya kazi.
- Uwezo wa kutumia nidhamu ambayo inadhibitisha kila pato la AI kwa dosari (hallucination), kufanana, ukweli na kufaa kwa mteja.
- Uwezo wa kuona pato la akili bandia kama malighafi, sio kazi ya kutolewa, na kupata tabia ya kulinda data ya mteja na modeli.
Kazi ya mpiga picha haiishii kwa kubonyeza shutter; Kazi halisi kawaida huanza baada ya risasi. Muafaka 3,000 hurejeshwa kutoka kwa picha ya harusi, bora zaidi huchaguliwa (hii inaitwa "culling" kwa Kiingereza - mchakato wa kupepeta kupitia maelfu ya fremu na kuchagua bora zaidi), kila moja inaguswa tena, kuhifadhiwa kwenye kumbukumbu, kuwasilishwa kwa mteja na kuwasilishwa. Mpiga picha wa bidhaa husafisha mamia ya asili; mpiga picha wa usanifu hurekebisha mtazamo; Mpiga picha za picha hutumia saa nyingi kuigusa upya ngozi. Nyingi ya kazi hii ni ya kujirudiarudia na inachukua muda; Inaiba uamuzi wa thamani zaidi wa ubunifu na uzuri. Akili Bandia (AI) - programu za kompyuta zinazoweza kutoa picha, maandishi, chaguo, au mipangilio kutoka kwa haraka iliyoandikwa, picha ya sampuli, au uchanganuzi wa fremu iliyopo - ni zana yenye nguvu ya kuharakisha mzigo huu unaorudiwa, wa uchunguzi.
Katika moduli hii yote, tunatumia AI si kama kitufe cha uchawi; Tutajifunza kuitumia kama msaidizi wa upigaji risasi na studio anayechagua fremu, kuharakisha ugusaji upya, kuweka lebo kwenye kumbukumbu, na kufungua dhana. Hebu tuweke sentensi muhimu zaidi tangu mwanzo: AI haiamui kwa mpiga picha; hutoa nyenzo, chaguzi na kasi; Mpiga picha hubeba jukumu la uamuzi wa picha, uzuri, uhalisi na utoaji.
Kitengo hiki cha kwanza kinaweka misingi minne: kutofautisha ambapo AI inafanya kazi katika upigaji picha na ni wapi inapaswa kuacha; kuthibitisha kila pato; kuheshimu uhalisi na hakimiliki; Kulinda data ya mteja na mfano. Hizi nne ndizo msingi msingi wa usalama kwa vitengo vyote vinavyofuata.
AI inaokoa wapi wakati, uamuzi ni wa mpiga picha wapi?
Inasaidia kufikiria kazi za upigaji picha katika suala la kiwango cha hatari. Kiwango cha hatari ni kiasi gani cha uharibifu kitasababisha kwa mteja, mhusika wa risasi (mtu anayepigwa picha), au sifa ya mpiga picha ikiwa kazi imefanywa vibaya.
Kazi zisizo na hatari ndogo, zinazoendeshwa na AI: Kukusanya mawazo ya ubao wa hisia kwa ajili ya upigaji picha, kuandaa orodha ya risasi, kufanya uchunguzi wa awali wa maelfu ya fremu, mapendekezo ya kiotomatiki ya lebo za kumbukumbu, kugeuza kiotomatiki uondoaji mzito wa urekebishaji wa ngozi/kelele, kuandaa viitikio kwa ghala la mteja, kutoa dhana ya "muundo wa nini". Hapa AI hutatua hofu ya kurudia na "ukurasa tupu"; Unachagua, sahihi na kukomaa.
Kazi zenye hatari kubwa ambapo uamuzi umeachiwa mpiga picha: Kubadilisha sura ya habari au hali halisi kwa njia isiyo halisi, kwa kutumia uso bila kibali cha mfano (ridhaa iliyoandikwa ya mtu aliyepigwa picha kwa matumizi ya picha yake) katika kazi ya kibiashara, utoaji wa mwisho kwa mteja bila kuthibitisha kuguswa tena, kwa kutumia picha iliyotolewa ya hakimiliki isiyojulikana katika kazi ya kibiashara, kufanya bidhaa ionekane haipo kwa njia ya kibiashara. ukweli. Maamuzi haya yana matokeo ya kisheria, kibiashara na kimaadili; Wajibu na kauli ya mwisho daima ni ya mpiga picha.
Tahadhari: "AI iliitengeneza" au "ilifanya kiotomatiki" sio uhalali. Mara tu unapowasilisha fremu kwa mteja, unawajibika kwa uhalisi wake, hakimiliki na ubora wake.
Kwa nini uthibitishaji unahitajika? Hallucination, kufanana na dosari
AI ya kutengeneza picha hutoa picha si kwa "kuelewa" tukio, lakini kwa kutabiri saizi zinazowezekana kutoka kwa mamilioni ya mifano ambayo imejifunza. Vile vile, AI ambayo hugusa upya, uteuzi, na kuweka lebo hufanya kazi kwa uwezekano na hufanya makosa. Kwa hivyo, aina tatu za shida huibuka:
Ya kwanza ni maono ya kuona: mikono ya vidole sita, barua za uwongo zisizoweza kusomeka, tafakari zisizowezekana na vivuli katika picha iliyotengenezwa; au mifumo ya wingu inayojirudia, isiyo halisi angani ikiongezwa na ujazo generative. Kasoro isiyoonekana kwenye skrini ndogo inakuwa janga katika machapisho makubwa yaliyochapishwa au skrini nzima.
Ya pili ni ufanano usiotarajiwa: kwa sababu ya data ambayo imefunzwa, AI inaweza kutoa matokeo ambayo ni hatari sawa na chapa iliyopo, mtindo wa sahihi wa mpiga picha, au picha iliyo na hakimiliki. Ni kazi ya mpiga picha kutambua hili.
Tatu, urembo/uhalisia usiolingana: uteuzi wa kiotomatiki unaweza kuwa umeondoa sura bora, urekebishaji wa kiotomatiki unaweza kuwa umefanya ngozi kuwa ya plastiki, uwekaji lebo otomatiki unaweza kuwa haumtambui mtu vibaya. Ingawa matokeo "yamekamilika" kiufundi, huenda yasilingane na dhamira na ukweli wa kazi.
Kwa sababu ya mipaka hii, tunapendekeza nidhamu rahisi ya uthibitishaji kutumika kwa kila pato:
- Pole. Gundua mikono, nyuso, maandishi, uakisi, vivuli na kingo kwa kuvikuza.
- Angalia kwa kufanana. "Je, hii inafanana na kazi/chapa/tabia iliyopo?" Iangalie kwa utafutaji wa kuona.
- Kichujio cha ukweli. "Je, hariri hii inakubalika kulingana na aina ya kazi (ya kibiashara au ya hali halisi)? Je, inakanusha tukio?"
- Chukua jukumu. Ukikabidhi, hiyo kazi ni yako; Unawajibika kwa kasoro na hatari za hakimiliki.
Uhalisi na hakimiliki: suala kuu la upigaji picha
Upigaji picha hutofautiana na kazi nyingine za kuona kwa namna moja: hubeba madai ya ukweli. Mtazamaji anapotazama picha, anadhani "hili lilifanyika kweli." AI inaweza kuimarisha na kudhoofisha uaminifu huu. Mara nyingi inakubalika kufuta ishara ya kuvuruga kwa nyuma katika risasi ya kibiashara; Lakini kuongeza umati usiokuwepo kwenye fremu ya habari huharibu uaminifu. Zaidi ya hayo, kila picha unayotoa au unayotumia ina kipimo cha uvumbuzi: je, una haki ya kuitumia kibiashara? Inaonekana sawa vya kutosha kuchanganyikiwa na kazi iliyopo? Tutashughulikia mada hizi kwa kina katika sura ya 9; Kwa sasa, fuata kanuni ya dhahabu: Chukulia pato la AI kama malighafi, si kama kitu kinachoweza kuwasilishwa.
Data ya mteja na mfano: usiri
Kampeni ya mteja ambayo haijachapishwa, picha inayotambulika ya mtu, picha za watoto, wakati wa harusi wa karibu ni data nyeti. Kupakia picha hizi au maelezo kama yalivyo kwa zana ya umma ya AI ni kuziondoa kwenye udhibiti wako. Sheria ni rahisi: Zingatia habari nyeti na mtu kwanza. Pata toleo la mfano kwa kazi ya kibiashara; mchakato wa fremu zilizo na watu wanaotambulika na zana zilizolindwa na data; Jaza jina la chapa, tarehe ya uzinduzi na bei kwa ufupi ikiwa si lazima.
Kidokezo: Kabla ya kupakia muhtasari wa mteja au sampuli ya picha kwa AI, kagua jina la chapa, maelezo ya mawasiliano na tarehe; Ikiwa sio lazima, fanya jumla au tumia zana ya ndani/biashara.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - kasoro ya uchapishaji. Mpiga picha wa bidhaa alipanua mandharinyuma nyuma ya chupa ya manukato kwa kujaza generative na kuchapisha katalogi 200 bila kukagua. Muundo unaorudiwa, usio wa kweli uligunduliwa katika usuli uliopanuliwa katika uchapishaji na mtengano katika uakisi wa chupa. Uchapishaji upya uligharimu 4,200 TL na siku tatu. Uchanganuzi wa kasoro wa sekunde 60 ungeweza kuepusha gharama hii kabisa.
Kesi ya 2 - Kuokoa wakati. Mpiga picha za harusi alitumia wastani wa saa 6 kupiga picha 3,200 kwa mkono. Alianza kutumia zana ya uteuzi inayoendeshwa na AI kwa ukali, upenyo wa macho, na uondoaji wa fremu sawa: chombo kilifanya uondoaji wa awali na kupunguza uteuzi hadi ~ fremu 900, mpiga picha alifanya uteuzi wa mwisho wa urembo katika saa 2. Muda umepungua kutoka masaa 6 hadi ~ masaa 2.5; alitumia muda uliohifadhiwa kugusa upya na kubuni albamu.
Kesi ya 3 - Rudi kutoka kwa kufanana. Mpiga picha wa hisa aliangalia picha ya "sneaker" aliyotengeneza na AI kupitia utafutaji wa kuona kabla ya kuiweka kwa ajili ya kuuza; Aligundua kuwa kiatu hicho kilionekana kuwa hatari sawa na muundo uliosajiliwa na nembo ya chapa inayojulikana. Aliacha kuchapisha picha. Ukaguzi huu wa dakika 10 ulizuia arifa inayoweza kutokea ya ukiukaji wa chapa ya biashara na kufungwa kwa akaunti.
Violezo vinavyoweza kunakiliwa
1) Kutenganisha kazi kwa kiwango cha hatari:
Jukumu lako: msaidizi mdogo wa mpiga picha. Gawanya kazi zifuatazo za upigaji picha katika orodha mbili: (A) kazi zenye hatari ndogo ambapo AI inaweza kutoa mchoro/kasi kwa ujasiri, (B) kazi hatarishi ambapo uamuzi wa mwisho, usahihi na uwasilishaji lazima ubaki na mpiga picha. Andika uhalalishaji wa sentensi moja kwa kila kazi. Kazi: [bandika kazi zako za kila wiki]
2) Orodha ya uchunguzi wa kasoro kabla ya kujifungua:
Nitachuja mapema picha iliyotolewa/iliyohaririwa na AI kabla ya kujifungua. Kwa aina hii ya picha (k.m. picha ya nje), nipe orodha ya kasoro ambazo ninapaswa kuangalia kwa mpangilio: mikono, uso/jicho, maandishi/ishara, uakisi, mwelekeo wa kivuli, mwonekano, eneo lililopanuliwa, umbile la ngozi. Eleza kwa sentensi moja kile ninachopaswa kutafuta kwa kila kitu.
3) Kusafisha muhtasari kwa faragha:
Nitapakia muhtasari wa risasi ufuatao kwenye zana ya umma ya AI. Angazia maelezo nyeti ndani yake, kama vile jina la chapa, jina la mwasiliani, tarehe na bei ya uzinduzi, na upendekeze toleo lililorekebishwa kwa misemo ya jumla (k.m. "chapa ya vipodozi", "bidhaa inayokuja"). Kwa kifupi: [maandishi mafupi]
4) Rasimu ya tamko la matumizi ya AI kwa mteja:
Andika aya fupi kwa mteja akielezea kwa sauti ya uaminifu na ya kutia moyo ambapo nilitumia zana za AI katika mchakato wa upigaji risasi (uteuzi, retouching, kumbukumbu). Sisitiza kwamba ukweli haupotoshwi na uamuzi wa mwisho ni wangu. Toni: mtaalamu, rahisi, Kituruki.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Dhaifu: "Fanya picha hizo za harusi nzuri."
Nguvu: "Jukumu lako ni la msaidizi wa kugusa upya. Kwenye picha ya harusi ya nje iliyo hapa chini: (1) pendekeza uguse upya mwanga huku ukihifadhi umbile la ngozi, (2) pendekeza marekebisho ili kufungua vivuli na kusawazisha mwanga wa alasiri, (3) orodhesha kila badiliko ulilofanya kibinafsi ili niweze kuamua ni lipi la kuidhinisha. Usipendekeze mabadiliko yoyote ambayo yanaweza kupotosha ukweli."
Wanyonge watakabidhi uamuzi na ukweli wote kwa AI. Jukumu dhabiti la haraka linafafanua mfuatano na mahali pa kudhibiti ambapo una uamuzi wa mwisho.
Makosa ya kawaida
- Inatoa pato la AI bila kuthibitishwa. Makosa ya kawaida na ya gharama kubwa zaidi. Kila pato ni malighafi.
- Kupotosha ukweli kimya kimya. Mpangilio unaokubalika katika utangazaji ni uhalifu wa kitaalamu katika habari/hati; Kutotenganisha muktadha ni hatari kubwa.
- Inapakia picha nyeti kwa zana ya umma. Data ya mteja na muundo iko nje ya udhibiti wako.
- Kutumia jina la mfano kuiga. Kusema "kwa mtindo wa mpiga picha kama huyo na vile" ni hatari ya kuiga na kupoteza uhalisi; Eleza aesthetics na sifa.
- Kuchanganya kasi na ubora. AI hutoa muafaka mwingi; Lakini bado ni kazi yako kuchagua risasi nzuri.
Kwa muhtasari
AI inaharakisha kwa kasi kazi ya kurudia, ya uchunguzi wa upigaji picha - kupanga, uteuzi, retouching, archiving, presentation. Lakini jukumu la uamuzi wa picha, aesthetics, uhalisia na utoaji unabaki kwa mpiga picha. Thibitisha kila chapa kwa kasoro, kufanana na uhalisi; Tazama pato la AI kama malighafi; Linda data ya mteja na mfano. Sakafu hii ya usalama inakaa chini ya vitengo vyote vinavyofuata.
Jukumu la maombi
Andika kazi zako za picha za wiki iliyopita. Zigawe katika hatari ndogo na kubwa kwa kutumia kiolezo cha 1 hapo juu. Kwa kila misheni iliyo hatarini, andika kwa sentensi moja ambapo unaweza kutumia AI zaidi (rasimu/kasi) na ambapo una sauti ya mwisho. Kisha, kwa kiolezo cha pili, unda orodha ya kugundua kasoro kwa aina ya picha unazopiga mara nyingi na uitundike kwenye dawati lako.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Niligawanya kazi zangu katika hatari ndogo/kubwa.
- [ ] Niliweka wazi kuwa nina usemi wa mwisho kuhusu biashara yoyote hatarishi.
- [ ] Nilitayarisha orodha ya uchunguzi wa kasoro kwa biashara yangu mwenyewe.
- [ ] Nimepitisha kanuni ya kutazama pato la AI kama "malighafi".
- [ ] Niliweka sheria yangu (kujumlisha / zana salama) ili kulinda data ya mteja na muundo.
- [ ] Nilitofautisha kati ya uhariri unaopotosha uhalisia na uhariri unaokubalika.