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21/12/25, 13:00:30
Apple investiga cómo la IA mejora la fotografía nocturna
https://static.htcmania.com/Sensor-20122025-52389-htcmania.webp
Apple ha presentado un avance relevante en fotografía computacional centrado en uno de los mayores retos actuales de las cámaras: las fotografías en condiciones de luz extremadamente baja. Investigadores de Apple, en colaboración con la Universidad de Purdue, han desarrollado DarkDiff, un modelo de inteligencia artificial capaz de recuperar detalles y colores a partir de datos RAW que normalmente se perderían en escenas muy oscuras. El problema de base es conocido: cuando el sensor no recibe suficiente luz, las imágenes resultantes aparecen llenas de ruido digital. Las soluciones tradicionales tienden a suavizar en exceso la foto, generando ese aspecto artificial tipo “óleo” en el que desaparecen texturas y detalles finos. DarkDiff propone un enfoque distinto al integrar un modelo de difusión directamente en la cadena de procesamiento de la cámara (ISP), en lugar de aplicarlo como un simple paso de postprocesado. La clave está en reutilizar un modelo de difusión previamente entrenado —similar a Stable Diffusion— para que entienda el contexto global de la escena y determine qué información debería existir en las zonas oscuras. Este sistema aplica atención localizada sobre pequeñas regiones de la imagen, preservando estructuras reales y reduciendo el riesgo de alucinaciones visuales, uno de los grandes peligros del uso de IA generativa en fotografía. DarkDiff actúa después de los pasos básicos del ISP, como el balance de blancos o el demosaicing, y genera directamente la imagen final en sRGB, ajustando el nivel de detalle mediante técnicas como classifier-free guidance. En pruebas reales, usando fotos nocturnas con exposiciones extremadamente cortas, el sistema logró resultados comparables a imágenes capturadas con exposiciones cientos de veces más largas. Eso sí, el propio estudio reconoce limitaciones importantes: el alto coste computacional, la lentitud del proceso y la necesidad probable de procesamiento en la nube. Aunque no hay indicios de una llegada inmediata a los iPhone, el trabajo refuerza la apuesta de Apple por llevar la fotografía móvil más allá de las limitaciones físicas del hardware.
fuente (https://9to5mac.com/2025/12/19/apple-study-shows-how-an-ai-powered-isp-could-dramatically-improve-low-light-iphone-photos/)
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Apple ha presentado un avance relevante en fotografía computacional centrado en uno de los mayores retos actuales de las cámaras: las fotografías en condiciones de luz extremadamente baja. Investigadores de Apple, en colaboración con la Universidad de Purdue, han desarrollado DarkDiff, un modelo de inteligencia artificial capaz de recuperar detalles y colores a partir de datos RAW que normalmente se perderían en escenas muy oscuras. El problema de base es conocido: cuando el sensor no recibe suficiente luz, las imágenes resultantes aparecen llenas de ruido digital. Las soluciones tradicionales tienden a suavizar en exceso la foto, generando ese aspecto artificial tipo “óleo” en el que desaparecen texturas y detalles finos. DarkDiff propone un enfoque distinto al integrar un modelo de difusión directamente en la cadena de procesamiento de la cámara (ISP), en lugar de aplicarlo como un simple paso de postprocesado. La clave está en reutilizar un modelo de difusión previamente entrenado —similar a Stable Diffusion— para que entienda el contexto global de la escena y determine qué información debería existir en las zonas oscuras. Este sistema aplica atención localizada sobre pequeñas regiones de la imagen, preservando estructuras reales y reduciendo el riesgo de alucinaciones visuales, uno de los grandes peligros del uso de IA generativa en fotografía. DarkDiff actúa después de los pasos básicos del ISP, como el balance de blancos o el demosaicing, y genera directamente la imagen final en sRGB, ajustando el nivel de detalle mediante técnicas como classifier-free guidance. En pruebas reales, usando fotos nocturnas con exposiciones extremadamente cortas, el sistema logró resultados comparables a imágenes capturadas con exposiciones cientos de veces más largas. Eso sí, el propio estudio reconoce limitaciones importantes: el alto coste computacional, la lentitud del proceso y la necesidad probable de procesamiento en la nube. Aunque no hay indicios de una llegada inmediata a los iPhone, el trabajo refuerza la apuesta de Apple por llevar la fotografía móvil más allá de las limitaciones físicas del hardware.
fuente (https://9to5mac.com/2025/12/19/apple-study-shows-how-an-ai-powered-isp-could-dramatically-improve-low-light-iphone-photos/)