В чем разница между классическими фильтрами и нейронными в современных графических редакторах?

Возможно, имелись в виду различия между традиционными фильтрами и фильтрами, основанными на искусственном интеллекте (нейронными) в графических редакторах.

Классические фильтры требовали ручной настройки и могли приводить к потере деталей и снижению резкости изображения при устранении цифрового шума. trends.rbc.ru Например, для повышения резкости размытых и нечётких фотографий приходилось усиливать контраст между пикселями, что приводило к появлению артефактов и эффектов. trends.rbc.ru

Нейронные фильтры позволяют автоматизировать многие процессы, например:

• Автоматический отбор отснятого материала. trends.rbc.ru Нейросеть может самостоятельно разобрать материал, выбрать только лучшие работы и даже проставить рейтинг качества. trends.rbc.ru
• Выделение объектов и выборочная коррекция цвета. trends.rbc.ru ИИ-алгоритмы могут автоматически распознавать различные объекты в кадре: люди, небо, растения и другие элементы. trends.rbc.ru Это позволяет легко изменять освещение, цветовую гамму и текстуру отдельных частей изображения, не затрагивая остальное. trends.rbc.ru
• Восстановление деталей. trends.rbc.ru Нейросети могут автоматически восстанавливать лица, анализируя общую структуру изображения. trends.rbc.ru
• Ретушь старых фотографий. trends.rbc.ru Нейросети могут не только удалять царапины и пятна, но и восстанавливать мелкие детали, улучшать текстуры и даже «оживлять» изображения. trends.rbc.ru
• Улучшение резкости и детализации. trends.rbc.ru Нейросети могут достраивать недостающую резкость и даже восстанавливать нечёткие объекты на фотографиях. trends.rbc.ru

Таким образом, основное отличие заключается в том, что классические фильтры требовали ручной настройки, в то время как нейронные фильтры позволяют автоматизировать многие процессы, благодаря использованию искусственного интеллекта и технологии машинного обучения. blog.adobe.com trends.rbc.ru