Компания Adobe добавила в видеоредактор After Effects функцию, позволяющую автоматически удалять объекты на видео и заменять их на реалистичный фон. Функция доступна подписчикам сервиса Adobe Creative Cloud, сообщает Gizmodo.
Поскольку обычно любительская съемка происходит в неконтролируемых условиях, на кадры могут попасть посторонние люди или нежелательные объекты, заслоняющие основной объект. В случае с фотографиями вырезать объект и заменить его фоном достаточно легко и для этого давно существуют качественные и удобные алгоритмы. Однако при редактировании видеоряда объект необходимо отслеживать на разных кадрах, а накладываемый фон, как правило, приходится подстраивать под изменение ракурса съемки.
Для автоматизированного удаления объектов из видео уже существуют плагины к популярным программам, но они далеко не всегда работают качественно и нередко требуют множества манипуляций перед обработкой видеоряда. В 2017 году разработчики из Adobe продемонстрировали экспериментальную функцию, позволяющую упростить подготовку видео к удалению объектов на нем. Теперь компания доработала ее и внедрила в стабильную версию видеоредактора Adobe After Effects.
Во время работы с функцией пользователю необходимо выделить нежелательные объекты. После этого он может либо сразу нажать кнопку обработки, либо провести несколько дополнительных действий, которые не обязательны, но помогают добиться более реалистичного эффекта. В частности, пользователь может создать отдельные маски для нескольких кадров в разных частях ролика, а также указать пример области изображения, на основе которой программа может создать фон.
После предварительной обработки редактор самостоятельно рассчитывает маски для каждого кадра, на котором присутствует объект, а также создает реалистичный фон. Интересно, что пользователи сервиса Creative Cloud могут отдавать обработку кадров на сервера компании. Adobe показала несколько примеров применения функции, а также результатов ее работы.
Развитие инструментов для реалистичного редактирования изображений и видео подталкивает разработчиков на поиски защиты от таких манипуляций. В прошлом году группа разработчиков из Adobe и Мэрилендского университета в Колледж-Парке научила нейросеть распознавать качественно отредактированные изображения. Алгоритм умеет определять три операции, часто используемых при редактировании снимков: удаление объектов, клонирование участков изображения, а также совмещение изображений с разных снимков.
Григорий Копиев
Они касались репродуктивной системы и температурного восприятия
Шаратх Чандра Гунтуку (Sharath Chandra Guntuku) из Пенсильванского университета и его коллеги воспользовались языковыми моделями GPT-4o mini и GPT-4.1 mini для поиска в Reddit сообщений о побочных эффектах наиболее популярных агонистов глюкагоноподобного пептида-1 (ГПП-1) — семаглутида и тирзепатида. Им удалось идентифицировать как минимум два класса подобных эффектов, которые встречались со значимой частотой, но ранее не выявлены в ходе клинических испытаний и не упоминаются в инструкциях по применению препаратов. Суммарно исследователи проанализировали более 410 тысяч постов с мая 2019 по июнь 2025 года с упоминаниями семаглутида или тирзепатида. О приеме этих препаратов сообщили более 67 тысяч пользователей Reddit. Результаты анализа опубликованы в журнале Nature Health.