Классические объективы, в силу своего устройства, способны фокусироваться только на одном объекте, как и человеческий глаз. Исследователи из Университета Карнеги-Меллона (CMU) разработали систему автофокусировки, которая «позволяет камере решать, какие части изображения должны быть резкими». Это даёт камере возможность одновременно держать в фокусе несколько объектов, независимо от расстояния до каждого их них.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: unsplash.com

Традиционные линзы ограничены возможностью фокусировки на объекте только в одной фокальной плоскости за раз, в большей или меньшей степени размывая всё, что находится позади или перед этим объектом. Такой эффект придаёт изображениям глубину, что уместно для портретов, но для чёткого просмотра полной сцены в кадре может понадобиться объединение нескольких снимков с разным фокусным расстоянием.

По словам доцента CMU Мэтью О’Тула (Matthew O’Tool), разработанная учёными университета система «пространственно изменяющейся автофокусировки» сочетает в себе ряд технологий, которые «позволяют камере решать, какие части изображения должны быть резкими — по сути, предоставляя каждому пикселю свою собственную крошечную регулируемую линзу».

Исследователи разработали «вычислительную линзу», которая сочетает в себе линзу Ломана — две изогнутые кубические линзы, смещающиеся относительно друг друга для настройки фокуса, — с фазовым пространственным модулятором света — устройством, которое контролирует преломление света в каждом пикселе, — что позволяет системе одновременно фокусироваться на разной глубине.

Источник изображения: CMU

Система использует два метода автофокусировки: контрастную автофокусировку (CDAF), которая делит изображения на области с независимой регулировкой резкости, и фазовую автофокусировку (PDAF), которая определяет, находится ли объект в фокусе и какое направление фокусировки следует скорректировать.

По словам профессора CMU Асвина Санкаранараянана (Aswin Sankaranarayanan), эта экспериментальная система «может коренным образом изменить то, как камеры видят мир». Исследователи полагают, что технология может иметь более широкое применение, выходящее за рамки традиционной фотографии, включая повышение эффективности микроскопов, создание реалистичного восприятия глубины для VR-гарнитур и помощь беспилотным автомобилям в восприятии окружающей среды с «беспрецедентной чёткостью».

Одновременно с анонсом видеокарт нового поколения Radeon RX 9070 XT и RX 9070 компания AMD представила и новые драйверы Adrenalin версии 25.3.1. Наряду с целым рядом других функций на основе искусственного интеллекта, новые драйверы предлагают Radeon Image Sharpening 2 (RIS 2) — инструмент повышения резкости изображения на основе ИИ.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: AMD

Radeon Image Sharpening 2 — это инструмент на основе ИИ, который обеспечит повышение чёткости любого изображения на экране компьютера. Инструмент первоначально будет доступен на новейших видеокартах AMD c графическими процессорами с архитектурой RDNA 4 — о появлении его на более старых видеокартах AMD пока не говорит. По утверждению AMD, эта функция обеспечивает «более сильное и отзывчивое повышение резкости», чем предыдущая технология AMD RIS первого поколения.

Используя интеллектуальную технологию повышения резкости, RIS 2 может повысить чёткость изображения в играх, видео и любых других элементов на экране компьютера. При этом область применения RIS 2 расширена на отображение любого контента, тогда как у оригинального RIS она была ограничивается веб-браузерами, определёнными приложениями и играми, использующими конкретные графические API.