La gama Google Pixel 3 tiene el nuevo modo Photobooth que está diseñado para capturar selfies automáticamente, con disparadores como besar, sonreír y más. El modo sin obturador que se inspira en la fotografía automática de Google Clips está especialmente programado para detectar besos. Google dice que el Photobooth se basa en dos modelos distintos para capturar escenas de besos: un modelo para las expresiones faciales y otro modelo para detectar cuándo las personas se besan. Sin embargo, aparte de capturar parejas cuando se besan, el nuevo modo en los teléfonos Pixel 3 puede ayudar a los usuarios a capturar sus autofotos solistas y grupales con expresiones como sonrisa, lengua, cara de pato y sorpresa. El desarrollo se limita inicialmente a la aplicación de cámara predeterminada disponible en los modelos Pixel 3.
Sentado junto a los modos Top Shot y Retrato existentes, el modo Photobooth en Pixel 3 está diseñado para capturar sus "mejores imágenes posibles" utilizando algoritmos basados en inteligencia artificial (AI). Google afirma que el modo captura fotos automáticamente cuando la cámara es estable y se ve que los sujetos en el marco tienen buenas expresiones con los ojos abiertos.
Para habilitar la gran experiencia automáticamente, Google ha trabajado con fotógrafos que ayudan al nuevo sistema a identificar cinco expresiones clave, a saber, sonrisas, lengua, besos / cara de pato, mejillas hinchadas y sorpresa. Sin embargo, la capacidad de identificar a las personas que se besan en la cámara es la USP.
"El modelo de detección de besos utilizado por Photobooth es una variación del Modelo de Contenido de Imagen (ICM) entrenado para Clips de Google, ajustado específicamente para enfocarse en los besos. Ambos modelos utilizan MobileNets para funcionar de manera eficiente en el dispositivo mientras se procesa continuamente. Las imágenes a una alta velocidad de cuadros. Las salidas de los modelos se utilizan para evaluar la calidad de cada cuadro para el algoritmo de control del obturador. El equipo de Google AI está formado por el ingeniero de software sénior Navid Shiee y el investigador científico Aseem Agarwala, explica en una publicación de blog. .