Ученые выяснили, почему люди выбирают конкретные фото

Традиционные алгоритмы оценки качества нацелены на поиск технических дефектов — шумов или артефактов сжатия. Они не способны отличить стилистически удачный кадр от посредственного, если оба выполнены технически чисто. Новый датасет REPID решает эту проблему через прямое сравнение рендеров. Исследователи взяли 5000 сцен из базы MIT-Adobe FiveK, для каждой из которых подготовили пять авторских вариантов обработки и один автоматический результат из Adobe Photoshop. Участники эксперимента через платформу Яндекс.Задания вынесли более 2,5 миллиона вердиктов, выбирая лучший кадр из предложенной пары.

Результаты опровергли теорию о существовании единого «красивого» стиля. Выбор зрителя напрямую зависит от содержания конкретной сцены. Тем не менее, общая тенденция прослеживается: люди чаще голосуют за умеренную постобработку. При этом большинство правок фотографов сводятся к четырем базовым настройкам: яркости, контрасту, насыщенности и цветовой температуре. Оказалось, что работа с тенями и светами влияет на восприятие сильнее всего.

Интересно, что автоматика иногда справляется лучше человека, хотя в среднем все же проигрывает профессионалам. Часто авторские стили настолько близки друг другу, что зрители теряются и выбирают вариант случайным образом. На основе этих данных разработчики создали модель IRQAM, способную учитывать субъективные предпочтения. По словам сотрудника Института AIRI Всеволода Плохотнюка, этот инструмент пригодится для обучения нейросетей, автоматической обработки и создания персонализированных рекомендаций в фоторедакторах.