Como profissionais criativos estão usando AI para transformar o trabalho com imagens

A inteligência artificial está mudando diferentes etapas do processo de design. Para muitos profissionais criativos, porém, algumas das aplicações mais interessantes da tecnologia não estão necessariamente na geração de imagens do zero, mas no uso de AI para tornar tarefas trabalhosas mais rápidas, precisas e eficientes.

O image upscaling é um dos exemplos mais claros dessa transformação.

Ao utilizar AI para aumentar a resolução e recuperar detalhes de uma imagem, designers passam a ter novas possibilidades para trabalhar com arquivos que antes seriam difíceis ou até inviáveis de usar.

AI amplia as possibilidades de trabalhar com imagens antigas

Imagens de arquivo possuem enorme valor criativo, histórico e cultural, mas podem trazer uma série de dificuldades práticas.

Fotografias antigas frequentemente apresentam baixa resolução, perda de contraste, cores desbotadas, danos físicos ou simplesmente foram produzidas em formatos incompatíveis com as exigências das telas atuais.

Em monitores de alta resolução, esses problemas tornam-se ainda mais evidentes.

Ferramentas baseadas em AI permitem aumentar a resolução dessas imagens e reconstruir determinados detalhes, fazendo com que arquivos antigos possam ser reutilizados em projetos contemporâneos.

Recursos como os neural filters do Photoshop também podem ser usados para adicionar cor a fotografias originalmente em preto e branco, recuperando nuances visuais sem depender exclusivamente de processos manuais.

Upscaling com AI vai além de simplesmente aumentar uma imagem

O upscaling tradicional normalmente amplia os pixels existentes em uma imagem. Dependendo da qualidade do arquivo original, o resultado pode apresentar bordas serrilhadas, perda de definição e transições borradas.

O AI-powered upscaling funciona de maneira diferente.

Modelos de deep learning analisam a imagem de baixa resolução e fazem previsões sobre os detalhes que poderiam existir em uma versão de maior qualidade. A partir desse processo, o sistema consegue gerar novas informações visuais e reconstruir áreas que originalmente possuíam poucos dados.

O processamento pode ser acelerado por GPUs, permitindo que operações complexas sejam executadas rapidamente dentro do próprio workflow criativo.

Esse tipo de recurso já está presente em softwares utilizados por designers e profissionais de imagem, como Adobe Photoshop, Topaz Gigapixel AI e ON1 Resize AI.

Uma imagem de uma raposa revela detalhes antes praticamente invisíveis

Um dos testes apresentados utiliza uma fotografia de uma raposa na neve.

A imagem foi ampliada em 400% com o ON1 Resize AI.

Depois do processamento, detalhes muito pequenos tornam-se mais perceptíveis, incluindo os pelos do animal, os bigodes, os olhos e a textura do focinho. Até mesmo os flocos de neve presentes na cena ficam mais definidos.

Um dos pontos mais importantes aparece justamente nas bordas entre o pelo do animal e os galhos localizados ao fundo.

Essa é uma região particularmente difícil para métodos convencionais de ampliação, já que detalhes finos e fundos complexos podem facilmente se misturar durante o processamento.

Com o uso de AI, a separação entre esses elementos se torna mais clara.

AI também pode recuperar cores e iluminação de uma paisagem

Outro exemplo utiliza uma fotografia de uma paisagem montanhosa.

Nesse caso, o processo combina Topaz Gigapixel AI com recursos do Photoshop.

Os neural filters são utilizados para recolorir a fotografia, recuperando tons verdes no primeiro plano, azul na água e branco nas áreas cobertas de neve.

Também são realizados ajustes de iluminação e contraste para destacar a maneira como a luz incide sobre as pedras, a neve e outras superfícies da paisagem.

Depois dessas alterações, o Topaz Gigapixel AI aumenta a resolução da fotografia e recupera detalhes que estavam pouco definidos na imagem original.

Árvores, arbustos e áreas distantes da montanha passam a apresentar maior nitidez, aumentando a sensação geral de profundidade.

Generative upscaling pode reconstruir detalhes complexos

Uma segunda fotografia de uma região montanhosa foi ampliada em 400% utilizando Topaz Gigapixel e posteriormente aprimorada com Topaz Bloom AI.

O processo demonstra como ferramentas de AI podem trabalhar não apenas com resolução, mas também com pequenas variações de cor e iluminação.

Tons muito próximos entre si podem ser reconstruídos de maneira mais suave, enquanto detalhes antes borrados em árvores, rochas e encostas passam a ficar visíveis.

Outro elemento interessante aparece nas aves fotografadas em movimento.

Em vez de simplesmente transformar todas as regiões da imagem em áreas extremamente nítidas, o sistema preserva parte do motion blur esperado em objetos que estão voando.

Isso ajuda a evitar um resultado excessivamente artificial.

Retratos também podem ganhar novos detalhes

O mesmo tipo de tecnologia pode ser utilizado em retratos.

Em outro exemplo, uma fotografia de uma mulher em um ambiente com neve foi ampliada em 200% com Topaz Gigapixel AI, em combinação com recursos de face recovery do Photoshop.

O processamento recupera detalhes como fios de cabelo e a textura do tecido de um cachecol.

Os neural filters também ajudam a trabalhar a coloração da fotografia.

Pequenas variações de tonalidade aparecem no tecido, na pele e nos cabelos, contribuindo para que o resultado preserve uma aparência natural.

Esse tipo de intervenção mostra como o aprimoramento de imagens com AI não precisa estar limitado a grandes mudanças. Em muitos casos, o impacto está justamente na recuperação de pequenos elementos visuais.

Como funciona o AI-powered upscaling

A principal diferença entre o upscaling tradicional e o AI-powered upscaling está na maneira como a nova informação visual é produzida.

Métodos convencionais precisam trabalhar essencialmente com os pixels já existentes na imagem.

Um modelo de deep learning, por outro lado, consegue analisar padrões visuais e estimar quais informações poderiam estar presentes em uma versão de maior resolução.

Isso permite reconstruir texturas, contornos e detalhes com maior complexidade.

GPUs especializadas em processamento de AI também aceleram esse tipo de operação. Tecnologias presentes em placas como as GeForce RTX, por exemplo, utilizam unidades de processamento dedicadas para executar cálculos relacionados a modelos de inteligência artificial.

Para profissionais criativos, essa capacidade pode reduzir o tempo necessário para aplicar filtros, ampliar arquivos e realizar outras operações pesadas de processamento de imagem.

O resultado é um workflow com menos interrupções e maior possibilidade de testar diferentes abordagens.

Qualidade precisa vir acompanhada de responsabilidade

O uso de AI para reconstruir imagens também exige cuidado.

Ao ampliar uma fotografia de baixa resolução, o sistema não está simplesmente revelando informações que estavam escondidas dentro do arquivo. Em determinados casos, o modelo está estimando e gerando novos detalhes.

Por isso, profissionais precisam avaliar até que ponto uma intervenção continua representando adequadamente a imagem original.

Essa preocupação se torna especialmente importante em fotografias históricas, documentos, arquivos jornalísticos e outros materiais nos quais a autenticidade possui grande importância.

A capacidade de gerar imagens mais realistas não elimina a necessidade de julgamento humano.

Onde o upscaling pode fazer diferença

A melhoria de imagens com AI pode ser aplicada em diferentes contextos criativos e profissionais.

• Fotografias deterioradas pelo tempo ou danificadas durante o armazenamento podem ser recuperadas por museus, galerias e arquivos, facilitando a preservação e a apresentação de documentos históricos para novos públicos.

• Designers que trabalham com materiais de arquivo podem recuperar fotografias que sobreviveram apenas em baixa resolução, aumentando as opções disponíveis para projetos editoriais, campanhas e outras peças de comunicação visual.

• Equipes com orçamento ou prazo limitado podem melhorar materiais de baixa qualidade e corrigir determinados problemas de produção sem necessariamente precisar realizar uma nova sessão de fotos.

AI pode assumir um papel diferente dentro do processo criativo

A discussão sobre inteligência artificial no design muitas vezes se concentra nas ferramentas de generative AI e no impacto que elas podem provocar sobre profissões criativas.

O AI-powered upscaling apresenta uma perspectiva diferente.

Nesse caso, a tecnologia funciona principalmente como uma ferramenta de apoio. Ela automatiza uma etapa técnica e trabalhosa sem necessariamente substituir a decisão criativa do profissional.

O designer continua escolhendo a fotografia, definindo a composição, avaliando o resultado e decidindo como aquela imagem será utilizada.

A diferença é que arquivos antes limitados pela baixa qualidade podem voltar a fazer parte do repertório disponível.

À medida que ferramentas de aprimoramento visual se tornam mais rápidas e acessíveis, resolução, nitidez e deterioração deixam de ser barreiras tão rígidas para o uso de determinadas imagens.

Para profissionais criativos, isso significa mais liberdade para selecionar os elementos visuais que melhor contam uma história, ao mesmo tempo em que aumenta a responsabilidade sobre a maneira como a AI é utilizada para reconstruir aquilo que a imagem original já não consegue mostrar.