Как искать различия на изображениях в визуальном тестировании ПО с помощью ИИ
Ключевые выводыОбнаружение различий между двумя изображениями — важная задача в визуальной автоматизации тестирования, когда скриншот нужно сравнить с предыдущей версией или эталонным дизайном.Генеративный ИИ на базе мультимодальных языковых моделей отлично распознаёт и объясняет содержимое изображения, но способен выявлять различия лишь в тех аспектах, на которых он был явно обучен.Эта задача обычно решается с помощью сверточной нейронной сети (CNN), сравнивающей небольшие фрагменты изображений (область 9×9 пикселей) вместо отдельных пикселей.
Визуальное тестирование с ИИ: сравнение скриншотов без ложных срабатываний
Ключевые выводыОбнаружение различий между двумя изображениями — важная задача в визуальной автоматизации тестирования, когда скриншот нужно сравнить с предыдущей версией или эталонным дизайном.Генеративный ИИ на базе мультимодальных языковых моделей отлично распознаёт и объясняет содержимое изображения, но способен выявлять различия лишь в тех аспектах, на которых он был явно обучен.Эта задача обычно решается с помощью сверточной нейронной сети (CNN), сравнивающей небольшие фрагменты изображений (область 9×9 пикселей) вместо отдельных пикселей.
Камеры трясутся, шум зашкаливает, а сравнивать нужно: как справляются алгоритмы?
Зачем вообще сравнивать медиаконтент?Каждый день миллионы изображений, видео и аудиофайлов загружаются в интернет. Мы смотрим фильмы, слушаем музыку, листаем соцсети, даже не задумываясь о том, какие алгоритмы стоят за тем, чтобы контент отображался корректно и не повторялся. Но что, если вам нужно сравнивать медиаконтент автоматически? Как понять, одинаковые ли две фотографии, если одна немного темнее? Как сравнить два видео, если они сняты под разными углами? А что делать, если вам нужно найти дубликат аудиофайла, но на одной записи есть шум?
