El error que distorsiona la realidad descubierto en la fotografía computacional de Apple

Una futura novia dobla la realidad por un error de la fotografía computacional

• Una mujer británica descubrió que en una foto tomada frente a un espejo, los reflejos no coincidían entre sí.
• El fenómeno fue causado por un error en la fotografía computacional del iPhone, que hizo que varias imágenes reflejadas en el espejo aparecieran con poses distintas.
• La foto muestra a Tessa Coates de pie frente a un espejo con un vestido de novia, y su reflejo en cada espejo aparece en una postura diferente.

Error en el pipeline de fotografía computacional de Apple

• La cámara del iPhone no reconoció que estaba fotografiando un espejo y trató las múltiples imágenes reflejadas como si fueran personas distintas.
• Mientras Coates se movía, se capturaron varias imágenes diferentes, y el algoritmo de Apple las combinó para elegir la mejor saturación, contraste, detalle y una imagen sin desenfoque.
• La imagen compuesta final debería ser la interpretación más realista de ese momento, pero como había espejos, el algoritmo consideró óptimos distintos instantes visibles en cada espejo, creando diferentes versiones de Tessa.

Límites de la fotografía computacional y uso en redes sociales

• Este resultado puede reproducirse en iPhones recientes y en muchos smartphones debido a las limitaciones de la fotografía computacional al manejar espejos.
• Las generaciones jóvenes han identificado este fenómeno y lo usan para crear imágenes divertidas para redes sociales.

Opinión de GN⁺

• Lo más importante de este artículo es el ejemplo de los límites de la fotografía computacional y de cómo pueden producir distorsiones de la realidad.
• Resulta interesante para la gente porque muestra cómo el avance de la tecnología puede provocar consecuencias inesperadas y puede aumentar la conciencia sobre errores curiosos que pueden surgir en el uso cotidiano de la tecnología.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• El artículo original podría ser una mejor fuente de información

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• Rechazo de los puristas hacia la fotografía computacional y satisfacción personal

  • A los puristas puede no gustarles la fotografía computacional, pero a un usuario le encanta que el iPhone capture bien imágenes nocturnas, con poca luz y con movimiento.
  • Pudo tomar fotos nocturnas que pensaba que serían imposibles con un sensor físicamente pequeño.
  • Puede que las fotos no sean 100% perfectas a nivel de píxel respecto a la situación real, pero a ese usuario no le importa.
  • Ha usado técnicas como apilado de exposición HDR, focus stacking y la combinación de varias fotos para crear imágenes sin personas ni autos, y el objetivo es obtener una imagen que capture el sujeto más que una representación perfecta a nivel de píxel.

• Experiencia con fotos tomadas con un Google Pixel 7 y la fotografía computacional

  • Al tomar una foto de un ciervo con un Google Pixel 7, al verla en detalle todo tenía un efecto extraño, como de pintura al óleo.
  • La fotografía computacional es muy genial, pero también un poco preocupante.

• Experiencia de transformación irreal de fotos por algoritmos de smartphone

  • Tomó una foto perfecta de su hijo con un Galaxy 22 Ultra, pero el algoritmo convirtió la piel de su hijo en la textura de la pared.
  • Puede salvar futuras fotos cambiando al modo RAW, pero solo funciona en el modo de cámara "pro" y resulta incómodo.
  • Al final decidió instalar y usar una app de cámara de terceros.

• Pasatiempo familiar con fotos "pano-Frankenstein"

  • En la familia toman fotos panorámicas de rostros humanos mientras cambian rápidamente de expresión para obtener resultados divertidos.

• Posible uso como defensa legal de la manipulación con IA

  • Se espera que ejemplos de manipulación con IA se usen como parte de una defensa legal, y que puedan dar lugar a una duda razonable para algunos jueces y jurados.

• Cómo toma fotos Google Pixel y el apilado HDR

  • Google Pixel empieza a guardar cuadros apenas se abre la app de cámara, y al tomar la foto real puede usar cuadros anteriores para lograr un efecto de apilado HDR.

• Resultado de fotografía computacional donde desaparecieron las patas de una mariposa

  • En una foto de primer plano tomada en una casa de mariposas, el resultado eliminó las patas de la mariposa y dejó solo las alas.

• Percepción de la realidad e impacto de la fotografía computacional

  • Reflexión sobre qué es la realidad y cómo la fotografía computacional la captura.
  • Debate sobre si una cámara óptica capta fielmente nuestra realidad, y cómo la realidad creada por la fotografía computacional difiere de nuestra percepción.

• Función de captura de fotos en la app de cámara del iPhone y selección de la mejor toma

  • En la app de cámara del iPhone, si mantienes presionado el botón toma varias fotos y marca la que considera "mejor".
  • Esta función se basa en elegir fotos en las que la gente tiene los ojos abiertos.