Realitätsverzerrender Fehler in Apples Computational Photography entdeckt

Eine angehende Braut, die durch einen Fehler der Computational Photography die Realität verbiegt

• Eine britische Frau entdeckte auf einem vor einem Spiegel aufgenommenen Foto ein Phänomen, bei dem die Spiegelbilder nicht übereinstimmen.
• Das Phänomen entstand durch einen Fehler in der Computational Photography des iPhone, wodurch mehrere Spiegelbilder unterschiedliche Posen einnehmen.
• Das Foto zeigt Tessa Coates in Brautkleidung vor einem Spiegel, wobei ihre Spiegelungen in den einzelnen Spiegeln unterschiedliche Haltungen einnehmen.

Fehler in Apples Computational-Photography-Pipeline

• Die iPhone-Kamera erkannte nicht, dass sie Spiegel aufnahm, und behandelte die mehreren Spiegelbilder wie unterschiedliche Personen.
• Während Coates sich bewegte, wurden mehrere verschiedene Bilder aufgenommen, und Apples Algorithmus fügte sie zusammen, wobei die beste Sättigung, der beste Kontrast, die meisten Details und ein Bild ohne Unschärfe ausgewählt wurden.
• Das endgültige Kompositbild sollte die realistischste Interpretation dieses Moments sein, doch wegen der Spiegel bewertete der Algorithmus die in jedem Spiegel sichtbaren unterschiedlichen Momente jeweils als optimal, wodurch unterschiedliche Versionen von Tessa entstanden.

Grenzen der Computational Photography und Nutzung in sozialen Medien

• Solche Ergebnisse lassen sich auf aktuellen iPhones und vielen Smartphones aufgrund der Grenzen der Computational Photography beim Umgang mit Spiegeln reproduzieren.
• Jüngere Generationen haben dieses Phänomen erkannt und nutzen es, um unterhaltsame Bilder für soziale Medien zu erzeugen.

Meinung von GN⁺

• Das Wichtigste an diesem Artikel ist das Beispiel für die Grenzen der Computational Photography und für die dadurch mögliche Verzerrung der Realität.
• Für viele Menschen ist das interessant, weil es zeigt, wie technischer Fortschritt zu unerwarteten Ergebnissen führen kann, und das Bewusstsein für faszinierende Fehler im alltäglichen Umgang mit Technik schärft.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Der Originalartikel könnte die bessere Informationsquelle sein

  • Es wurde zwar auf einen kurzen zusammenfassenden Beitrag zum Originalartikel verwiesen, aber der Originalartikel bietet möglicherweise die besseren Informationen.

• Die Abneigung von Puristen gegen Computational Photography und persönliche Zufriedenheit

  • Puristen mögen Computational Photography ablehnen, aber ein Nutzer schätzt es, dass sein iPhone Nacht-, Low-Light- und Bewegungsaufnahmen gut einfängt.
  • Er konnte Nachtfotos aufnehmen, die mit einem physisch so kleinen Sensor eigentlich unmöglich erschienen.
  • Die Fotos sind vielleicht nicht zu 100 % pixelgenau zur realen Situation, aber das ist ihm nicht wichtig.
  • Er nutzte Techniken wie HDR Exposure Stacking, Focus Stacking und das Zusammenfügen mehrerer Fotos, um Bilder ohne Personen oder Autos zu erzeugen; das Ziel war, ein Bild zu bekommen, das das Motiv einfängt, nicht eine perfekte Pixelrepräsentation.

• Erfahrungen mit Fotos vom Google Pixel 7 und Computational Photography

  • Als jemand mit einem Google Pixel 7 ein Foto von einem Reh machte, wirkte bei genauer Betrachtung alles mit einem seltsamen Ölgemälde-Effekt überzogen.
  • Computational Photography ist sehr cool und zugleich ein wenig beunruhigend.

• Erfahrung mit unrealistischen Bildveränderungen durch Smartphone-Algorithmen

  • Mit einem Galaxy S22 Ultra wurde ein perfektes Foto des Sohnes aufgenommen, aber der Algorithmus verwandelte die Haut des Sohnes in die Textur der Wand.
  • Künftige Fotos lassen sich durch den Wechsel in den RAW-Modus retten, aber das funktioniert nur im „Pro“-Kameramodus und ist unpraktisch.
  • Am Ende fiel die Entscheidung, stattdessen eine Kamera-App eines Drittanbieters zu installieren und zu nutzen.

• Das Familienhobby mit „Pano-Frankenstein“-Fotos

  • Familien machen aus Spaß Panoramafotos von Gesichtern, während die Person ihren Ausdruck schnell verändert, und erhalten so lustige Ergebnisse.

• Mögliche Nutzung von AI-Manipulation als juristische Verteidigung

  • Es wird erwartet, dass Beispiele für AI-Manipulation Teil juristischer Verteidigungsstrategien werden und einigen Richtern und Geschworenen vernünftige Zweifel vermitteln könnten.

• Die Fotoaufnahmeweise des Google Pixel und HDR-Stacking

  • Das Google Pixel beginnt bereits beim Öffnen der Kamera-App mit dem Speichern von Frames und kann beim eigentlichen Auslösen frühere Frames verwenden, um einen HDR-Stacking-Effekt zu erzielen.

• Ein Ergebnis von Computational Photography, bei dem die Beine eines Schmetterlings verschwanden

  • Bei einer Nahaufnahme in einem Schmetterlingshaus entstand ein Bild, auf dem die Beine des Schmetterlings entfernt waren und nur die Flügel übrig blieben.

• Die Wahrnehmung der Realität und der Einfluss von Computational Photography

  • Überlegungen dazu, was Realität eigentlich ist und wie Computational Photography Realität einfängt.
  • Diskussionen darüber, ob optische Kameras unsere Realität wirklich getreu erfassen und wie sich die von Computational Photography erzeugte Realität von unserer Wahrnehmung unterscheidet.

• Die Aufnahmefunktion der iPhone-Kamera-App und die Auswahl des optimalen Fotos

  • Wenn man in der iPhone-Kamera-App die Taste gedrückt hält, werden mehrere Fotos aufgenommen, und eines davon wird als das vermeintlich „beste“ markiert.
  • Diese Funktion basiert darauf, Fotos auszuwählen, auf denen die Menschen die Augen offen haben.