Authentische Porträts für alle Hauttöne
Bilder sind ein großer Bestandteil dessen, wie wir uns Menschen und die Welt um uns herum sehen. Historisch gesehen hat es in der Kameratechnologie rassistische Vorurteile gegeben, die dafür gesorgt haben, dass People of Color (PoC) übersehen und ausgeschlossen wurden. Die gleichen Voreingenommenheiten können auch in unseren modernen Bildbearbeitungstools vorkommen, wenn sie nicht mit einer vielfältigen Gruppe von Menschen getestet werden. Dies kann unter Umständen zu unfairen Erfahrungen für PoC führen, wie z. B. zu starke Aufhellung oder unnatürliche Entsättigung der Hautfarbe.
Wir sind uns bewusst, dass Google in der Vergangenheit in diesem Bereich Fehler gemacht hat, und deshalb ist es auch unser Ziel, unsere Produkte entsprechend zu verbessern. Im Rahmen der Bemühungen von Google um Produktinklusion und Gleichberechtigung streben unsere Teams danach, Kamera- und Bildbearbeitungstools zu entwickeln, die für alle Menschen gleich funktionieren – damit sich jeder unabhängig von seiner Hautfarbe gesehen fühlt.
Pixel 6: Kamera- und Bildbearbeitungstools für mehr Gleichberechtigung
Die Entwicklung besserer Tools für eine Community funktioniert am besten, wenn sie zusammen mit der Community entwickelt werden.
Für die neue Kamera in Pixel 6 haben wir uns mit einer Reihe renommierter Fotograf:innen und Bildgestalter:innen zusammengetan, die für ihre schönen und präzisen Darstellungen von PoC bekannt sind – darunter Kira Kelly, Deun Ivory, Adrienne Raquel, Kristian Mercado, Zuly Garcia, Shayan Asgharnia, Natacha Ikoli und weiteren. Mit ihrer Hilfe haben wir die Anzahl der Porträts von PoC in den Bilddatensätzen, mit denen unsere Kameramodelle trainiert werden, deutlich erhöht. Ihr Feedback hat uns geholfen, die wichtigsten Verbesserungen in unseren Produkten für Gesichtserkennung, Kamera und Bearbeitung vorzunehmen, die wir Real Tone nennen.
Schauen wir uns die Verbesserungen doch einmal genauer an:
- Um im Bereich der Computational Photography ein tolles Porträtfoto anfertigen zu können, kommt es vor allem auf die Gesichtserkennung der Kamera an. Wir haben die Bilder, mit denen unsere Gesichtserkennung trainiert wird, grundlegend verändert, um mehr diverse Gesichter bei einer größeren Bandbreite von Lichtverhältnissen zu erkennen.
- Modelle für den automatischen Weißabgleich helfen bei der Bestimmung der Farbe in einem Bild. Unsere Partner:innen haben uns geholfen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wie wir die Hautnuancen von PoC darstellen können.
- Automatische Belichtungsmodelle helfen dabei, die Helligkeit eines Bildes zu bestimmen. Das Feedback unserer Expert:innen hat uns geholfen, sicherzustellen, dass unsere Kamera euch so auf einem Foto zeigt, wie ihr wirklich ausseht – nicht unnatürlich dunkel oder hell.
- Unseren Teams ist aufgefallen, dass Streulicht dazu neigt, dunklere Hauttöne unverhältnismäßig stark auszuwaschen. Deshalb haben wir einen Algorithmus entwickelt und angewandt, der diesen Effekt in unseren Bildern reduziert.
- Der Bokeh-Effekt in Porträts ist ein häufiges Problem für Menschen mit dunkleren Hauttönen. Deshalb haben unsere Teams die Verarbeitungsleistung des Tensor-Chips genutzt, um unsere Porträts durch Bewegungsmessung schärfer zu machen, selbst bei schlechten Lichtverhältnissen.
Es war uns wichtig, dass unsere Anpassungen auch bei denjenigen, mit denen wir an Real Tone gearbeitet haben, gut ankommen. Wir sind stolz darauf, dass sie in einer von Google durchgeführten geräteunabhängigen Umfrage, in der Smartphone-Kameras verglichen wurden, die Wiedergabe von Hautton, Helligkeit, Tiefe und Details des Pixel 6 als die beste für PoC bewertet haben.
Google Fotos: detaillierte Auto-Verbesserungen
Das Fachwissen unserer Partner:innen hat auch dazu beigetragen, dass unsere Teams die beliebte Funktion zur automatischen Bildverbesserung von Google Fotos verbessert haben, so dass ihr – unabhängig davon, wann ihr das Bild aufgenommen habt oder welches Gerät ihr dafür verwendet habt – ein schönes Foto erhaltet. Die aktualisierte Funktion zur automatischen Verbesserung wurde entwickelt, um die Farbe und die Beleuchtung eures Bildes mit nur einem Fingertipp zu verbessern – und sie funktioniert für alle Hauttöne. Die Funktion wird in den kommenden Wochen in Google Fotos für Android- und iOS-Geräte ausgerollt.
Eine Mission – nicht nur ein kurzer Moment
Unser Ziel ist es, alle unsere Kamera- und Bildbearbeitungsprodukte inklusiver zu gestalten. Um die Sichtbarkeit von Meeting-Teilnehmer:innen zu verbessern, haben wir vor Kurzem automatische Lichtanpassungen in Google Meet eingeführt und diese für verschiedene Hauttöne getestet, um sicherzustellen, dass sie für alle Teilnehmenden gut funktionieren. Und unsere Forschungsteams suchen nach Möglichkeiten, den Hautton in KI-Systemen besser zu berücksichtigen, sowohl in Google-Produkten als auch in der gesamten Branche. Wir werden weiterhin mit Expert:innen zusammenarbeiten, auf ihr Feedback hören und in Tools und Produkte investieren, die wirklich für alle funktionieren. Denn jeder Mensch verdient es, so gesehen zu werden, wie sie oder er ist oder sind.
Erfahrt mehr über unsere Arbeit an Real Tone unter g.co/pixel/realtone.
