1 منشورات تم وضع علامة عليها بـ "معالجة الصور"

لقد أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل مشهد معالجة الصور بشكل كبير. من التحسينات السريعة على هواتفنا الذكية إلى التحليلات المتطورة في المختبرات الطبية، أصبحت الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في كل مكان. لقد ارتفع استخدامها بشكل كبير، لتلبي احتياجات جمهور واسع، من المستخدمين العاديين الذين يعدلون الصور إلى المحترفين في المجالات المتخصصة. ولكن تحت سطح حركة المرور العالية للمستخدمين والإمكانيات المثيرة للإعجاب، يكشف الفحص الدقيق أن العديد من الأدوات الشائعة لا تلبي توقعات المستخدمين بشكل كامل. هناك فجوات كبيرة، ومحبطة غالبًا، في الميزات أو سهولة الاستخدام أو مدى ملاءمتها لما يحتاجه المستخدمون بالفعل.

يتناول هذا المنشور عالم معالجة صور الذكاء الاصطناعي، ويفحص الأدوات الشائعة، وما يجعلها مرغوبة، والأهم من ذلك، أين تكمن الاحتياجات والفرص غير الملباة.

مجموعة الأدوات متعددة الأغراض: الشعبية ونقاط الألم​

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مهام تحرير الصور اليومية مثل إزالة الخلفيات، أو شحذ الصور الباهتة، أو زيادة دقة الصور. وقد اجتذبت الأدوات التي تلبي هذه الاحتياجات الملايين، ومع ذلك، غالبًا ما تشير ملاحظات المستخدمين إلى إحباطات شائعة.

إزالة الخلفية: ما وراء القص

لقد جعلت أدوات مثل Remove.bg إزالة الخلفية بنقرة واحدة حقيقة شائعة، حيث تعالج حوالي 150 مليون صورة شهريًا لحوالي 32 مليون مستخدم نشط. وتعد بساطتها ودقتها، خاصة مع الحواف المعقدة مثل الشعر، مفتاح جاذبيتها. ومع ذلك، يتوقع المستخدمون الآن أكثر من مجرد قص أساسي. يتزايد الطلب على ميزات التحرير المتكاملة، ومخرجات ذات دقة أعلى بدون رسوم باهظة، وحتى إزالة خلفية الفيديو – وهي مجالات لا يزال Remove.bg يعاني فيها من قيود حاليًا.

لقد مهد هذا الطريق لأدوات مثل PhotoRoom، التي تجمع بين إزالة الخلفية وميزات تحرير صور المنتجات (خلفيات جديدة، ظلال، إزالة الكائنات). ويبرز نموها المثير للإعجاب، مع حوالي 150 مليون عملية تنزيل للتطبيق ومعالجة ما يقرب من 5 مليارات صورة سنويًا، الطلب على حلول أكثر شمولاً. ومع ذلك، فإن تركيزها الأساسي على لقطات منتجات التجارة الإلكترونية يعني أن المستخدمين ذوي الاحتياجات الإبداعية الأكثر تعقيدًا قد يجدونها محدودة. من الواضح أن هناك فرصة لأداة تجمع بين سهولة القص السريع للذكاء الاصطناعي وقدرات التحرير اليدوي الأكثر دقة، كل ذلك ضمن واجهة واحدة.

تكبير وتحسين الصور: البحث عن الجودة والسرعة

تُستخدم أدوات تكبير الصور بالذكاء الاصطناعي مثل Let’s Enhance المستندة إلى السحابة (حوالي 1.4 مليون زيارة شهرية للموقع) وبرنامج سطح المكتب Topaz Gigapixel AI على نطاق واسع لإضفاء حياة جديدة على الصور القديمة أو تحسين جودة الصور للطباعة والوسائط الرقمية. بينما يوفر Let’s Enhance سهولة الاستخدام عبر الويب، يبلغ المستخدمون أحيانًا عن معالجة بطيئة للصور الكبيرة وقيود على الأرصدة المجانية. ويحظى Topaz Gigapixel AI بثناء المصورين المحترفين لاستعادته التفاصيل ولكنه يتطلب أجهزة قوية، وقد يكون بطيئًا، وسعره (حوالي 199 دولارًا أو اشتراكات) يمثل حاجزًا للمستخدمين العاديين.

الخيط المشترك في ملاحظات المستخدمين هو الرغبة في حلول تكبير أسرع وأخف وزنًا لا تستنزف الموارد لساعات. علاوة على ذلك، يبحث المستخدمون عن أدوات تكبير تتعامل بذكاء مع محتوى معين - الوجوه، أو النصوص، أو حتى فن الأنمي (وهو مجال تخدمه أدوات مثل Waifu2x و BigJPG، التي تجذب حوالي 1.5 مليون زيارة شهريًا). يشير هذا إلى وجود فجوة للأدوات التي يمكنها ربما اكتشاف أنواع الصور تلقائيًا وتطبيق نماذج تحسين مخصصة.

تحسين وتحرير الصور بالذكاء الاصطناعي: البحث عن التوازن وتجربة مستخدم أفضل

شهدت تطبيقات الجوال مثل Remini نموًا هائلاً (أكثر من 120 مليون عملية تنزيل بين 2019-2024) بفضل تحسيناتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي "بنقرة واحدة"، خاصة لاستعادة الوجوه في الصور القديمة أو الباهتة. ويؤكد نجاحها شهية الجمهور للاستعادة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يشير المستخدمون إلى قيودها: يتفوق Remini في الوجوه ولكنه غالبًا ما يهمل الخلفيات أو عناصر الصورة الأخرى. قد تبدو التحسينات أحيانًا غير طبيعية أو تُدخل تشوهات، خاصة مع المدخلات ذات الجودة الرديئة جدًا. يشير هذا إلى الحاجة إلى أدوات أكثر توازنًا يمكنها استعادة تفاصيل الصورة بشكل عام، وليس فقط الوجوه.

لقد دمجت برامج التحرير عبر الإنترنت مثل Pixlr، التي تجذب 14-15 مليون زيارة شهرية كبديل مجاني لبرنامج فوتوشوب، ميزات الذكاء الاصطناعي مثل الإزالة التلقائية للخلفية. ومع ذلك، فقد أدت التغييرات الأخيرة، مثل طلب تسجيل الدخول أو الاشتراكات للوظائف الأساسية مثل حفظ العمل، إلى انتقادات كبيرة من المستخدمين، خاصة من المعلمين الذين اعتمدوا على إمكانية الوصول المجانية. يوضح هذا كيف يمكن حتى للأدوات الشائعة أن تخطئ في تقدير ملاءمة السوق إذا تعارضت تجربة المستخدم أو استراتيجيات تحقيق الدخل مع احتياجات المستخدم، مما قد يدفع المستخدمين للبحث عن بدائل.

---

image: "https://opengraph-image.blockeden.xyz/api/og-cuckoo-network?title=%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1%20%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A%20%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5:%20%D8%AA%D8%AD%D9%88%D9%8A%D9%84%20%D8%A7%D9%84%D8%B5%D9%86%D8%A7%D8%B9%D8%A7%D8%AA%D8%8C%20%D9%84%D9%83%D9%86%20%D8%A7%D9%84%D9%81%D8%AC%D9%88%D8%A7%D8%AA%20%D9%84%D8%A7%20%D8%AA%D8%B2%D8%A7%D9%84%20%D9%82%D8%A7%D8%A6%D9%85%D8%A9"​

الذكاء الاصطناعي المتخصص: تحويل الصناعات، لكن الفجوات لا تزال قائمة​

في المجالات المتخصصة، يُحدث معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي ثورة في سير العمل. ومع ذلك، تواجه هذه الأدوات المتخصصة أيضًا تحديات في تجربة المستخدم واكتمال الميزات.

الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي: مساعدة مع محاذير

في مجال الأشعة، تُستخدم منصات مثل Aidoc في أكثر من 1200 مركز طبي، حيث تقوم بتحليل ملايين فحوصات المرضى شهريًا للمساعدة في تحديد النتائج العاجلة. بينما يُظهر هذا ثقة متزايدة في الذكاء الاصطناعي للتقييمات الأولية، يُبلغ أخصائيو الأشعة عن قيود. إحدى المشكلات الشائعة هي أن الذكاء الاصطناعي الحالي غالبًا ما يُشير إلى تشوهات "مُشتبه بها" دون تقديم بيانات كمية (مثل قياسات الآفة) أو الاندماج بسلاسة في أنظمة إعداد التقارير. يمكن أن تؤدي الإيجابيات الكاذبة أيضًا إلى "إرهاق الإنذار" أو الارتباك إذا شاهد غير المتخصصين إبرازات الذكاء الاصطناعي التي يتم تجاهلها لاحقًا من قبل أخصائيي الأشعة. الطلب هو على ذكاء اصطناعي يقلل حقًا من عبء العمل، ويوفر بيانات قابلة للقياس الكمي، ويتكامل بسلاسة، بدلاً من إضافة تعقيدات جديدة.

الذكاء الاصطناعي في صور الأقمار الصناعية: قوي ولكنه ليس متاحًا دائمًا

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في التحليل الجغرافي المكاني، حيث توفر شركات مثل Planet Labs صورًا عالمية يومية وتحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من 34,000 مستخدم. على الرغم من قوتها الهائلة، يمكن أن تكون تكلفة هذه المنصات وتعقيدها باهظة بالنسبة للمنظمات الصغيرة أو المنظمات غير الحكومية أو الباحثين الأفراد. توفر المنصات المجانية مثل Google Earth Engine أو USGS EarthExplorer بيانات ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، مما يتطلب خبرة في البرمجة أو نظم المعلومات الجغرافية (GIS). هناك فجوة واضحة لذكاء اصطناعي جغرافي مكاني أكثر سهولة وبأسعار معقولة – تخيل تطبيق ويب حيث يمكن للمستخدمين بسهولة تشغيل مهام مثل اكتشاف تغيرات الأراضي أو تحليل صحة المحاصيل دون معرفة تقنية عميقة. وبالمثل، فإن تقنية تحسين دقة صور الأقمار الصناعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تقدمها خدمات مثل OnGeo، مفيدة ولكن غالبًا ما يتم تسليمها كتقارير ثابتة بدلاً من تحسين تفاعلي في الوقت الفعلي ضمن برامج نظم المعلومات الجغرافية.

تطبيقات متخصصة أخرى: ظهور سمات مشتركة

• الذكاء الاصطناعي في التأمين (مثال: Tractable): يُسرّع الذكاء الاصطناعي مطالبات التأمين على السيارات عن طريق تقييم أضرار السيارات من الصور، ومعالجة مليارات الدولارات من الإصلاحات سنويًا. ومع ذلك، لا يزال يقتصر على الأضرار المرئية ويتطلب إشرافًا بشريًا، مما يشير إلى الحاجة إلى دقة وشفافية أكبر في تقديرات الذكاء الاصطناعي.
• الذكاء الاصطناعي الإبداعي (مثال: Lensa, FaceApp): شهدت التطبيقات التي تولد صورًا رمزية بالذكاء الاصطناعي أو تحويلات للوجه شعبية واسعة (وصلت تنزيلات Lensa إلى حوالي 5.8 مليون في عام 2022). ومع ذلك، لاحظ المستخدمون تحكمًا محدودًا، ومخرجات متحيزة أحيانًا، ومخاوف تتعلق بالخصوصية، مما يشير إلى الرغبة في أدوات إبداعية تمنح المستخدم مزيدًا من التحكم ومعالجة بيانات شفافة.

اكتشاف الفرص: أين يمكن لأدوات صور الذكاء الاصطناعي أن تتحسن​

في كل من التطبيقات العامة والمتخصصة، تبرز باستمرار عدة مجالات رئيسية لا تُلَبَّى فيها احتياجات المستخدمين حاليًا بشكل كافٍ:

1. سير العمل المتكامل: لقد سئم المستخدمون من التنقل بين أدوات متعددة أحادية الغرض. يتجه الاتجاه نحو الحلول الموحدة التي توفر سير عمل سلسًا، مما يقلل من صعوبة التصدير والاستيراد بين التطبيقات المختلفة. فكر في أدوات تحسين الدقة التي تتعامل أيضًا مع تحسين الوجوه وإزالة العيوب دفعة واحدة، أو الأدوات ذات الأنظمة البيئية القوية للمكونات الإضافية.
2. جودة وتحكم وتخصيص معزز: يفقد الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" جاذبيته. يريد المستخدمون مزيدًا من التحكم في عملية الذكاء الاصطناعي – أشرطة تمرير بسيطة لقوة التأثير، وخيارات لمعاينة التغييرات، أو القدرة على توجيه الذكاء الاصطناعي. الشفافية حول ثقة الذكاء الاصطناعي في نتائجه أمر بالغ الأهمية أيضًا لبناء الثقة.
3. أداء وقابلية توسع أفضل: تعد السرعة والقدرة على التعامل مع المعالجة الدفعية من نقاط الألم الرئيسية. سواء كان مصورًا يعالج جلسة تصوير كاملة أو مؤسسة تحلل آلاف الصور يوميًا، فإن المعالجة الفعالة هي المفتاح. قد يشمل ذلك خوارزميات أكثر تحسينًا، أو معالجة سحابية ميسورة التكلفة، أو حتى ذكاء اصطناعي على الجهاز للحصول على نتائج فورية تقريبًا.
4. تحسين إمكانية الوصول والقدرة على تحمل التكاليف: إرهاق الاشتراكات حقيقي. يمكن أن تؤدي الرسوم المرتفعة والجدران المدفوعة المقيدة إلى إبعاد الهواة والطلاب والمستخدمين في الأسواق الناشئة. يمكن لنماذج "الفريميوم" (Freemium) ذات المستويات المجانية المفيدة حقًا، وخيارات الشراء لمرة واحدة، والأدوات المترجمة لغير الناطقين بالإنجليزية أو الاحتياجات الإقليمية المحددة، أن تستفيد من قواعد المستخدمين التي يتم تجاهلها حاليًا.
5. تحسين أعمق خاص بالمجال: في المجالات المتخصصة، غالبًا ما تقصر نماذج الذكاء الاصطناعي العامة. إن قدرة المستخدمين على ضبط الذكاء الاصطناعي ليناسب تخصصهم المحدد – سواء كان مستشفى يدرب الذكاء الاصطناعي على بيانات مرضاه المحليين أو مهندس زراعي يعدل نموذجًا لمحصول معين – ستؤدي إلى ملاءمة أفضل للسوق ورضا المستخدم.

المسار إلى الأمام​

لقد حققت أدوات معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي بلا شك انتشارًا واسعًا وأثبتت قيمتها الهائلة. ومع ذلك، فإن الرحلة لم تنته بعد. الجوانب "غير الملباة" التي أبرزتها ملاحظات المستخدمين – الدعوات لميزات أكثر شمولاً، وسهولة استخدام بديهية، وتسعير عادل، وتحكم أكبر للمستخدم – ليست مجرد شكاوى؛ بل هي علامات واضحة للابتكار.

توفر الفجوات الحالية في السوق أرضًا خصبة للوافدين الجدد وللاعبين الحاليين للتطور. من المرجح أن يكون الجيل القادم من أدوات الصور بالذكاء الاصطناعي هو تلك الأدوات الأكثر شمولية وشفافية وقابلية للتخصيص، والتي تتكيف بصدق مع سير العمل المتنوع لمستخدميها. الشركات التي تستمع باهتمام لهذه المتطلبات المتطورة وتبتكر في كل من التكنولوجيا وتجربة المستخدم مستعدة لقيادة الطريق.