I Pixel di prossima generazione Pixel 10 e Pixel 11 integreranno inedite funzionalità software dedicate all'app Fotocamera. Lo rivela Android Authority sulla base di alcuni documenti interni di Google, secondo cui sugli smartphone attesi nel 2025 e nel 2026 saranno presenti sempre più strumenti basati sull'intelligenza artificiale generativa e nuovo hardware a supporto del software aggiornato.
L'attuale gamma di smartphone Pixel 9
LE NOVITÀ ATTESE
intelligenza artificiale:
Tensor G5 con TPU migliorata significa innanzitutto lo sblocco di una serie di funzionalità basate sull'AI, a partire da Video Generative ML: si tratta di uno strumento per l'app Fotocamera che sfrutta l'intelligenza artificiale generativa per modificare i video in modo rapido e intuitivo. Non è da escludere una sua implementazione anche per le clip di YouTube.
Speak-to Tweak: strumento di editing basato su LLM
Sketch-to-Image: simile a quanto già presente sugli smartphone Samsung, consente di trasformare gli schizzi in immagini
Magic Mirror: di questo strumento non è ancora noto il campo di applicazione
esecuzione dei modelli Stable Diffusion (come text-to-image) direttamente in locale sullo smartphone e non più via server
miglioramenti della fotocamera:
supporto dei video HDR 4K a 60fps per Pixel 10
zoom fino a 100x per foto e video su Pixel 11 grazie al machine learning
novità hardware: teleobiettivo "di prossima generazione" sui prossimi Pixel con zoom 100x
Cinematic Rendering Engine nel processore d'immagine di Pixel 11 per:
Cinematic Blur con supporto ai video 4K a 30fps
funzionalità video relightper la modifica delle condizioni di illuminazione nelle riprese video
riduzione del 40% del consumo energetico nella registrazione di video con effetti di sfocatura
Ultra Low Light Video (Night Sight) su Pixel 11 direttamente sullo smartphone, senza passare dal cloud. La documentazione fa riferimento a condizioni di illuminazione con 5-10 lux (es.: luce di un cielo nuvoloso al tramonto, luminosità di una candela)
funzionalità sulla salute:
introduzione di funzionalità always-on basate sul machine learning, gran parte delle quali legate al monitoraggio dello stato di salute: respiro agonico, tosse, russamento, starnuti, apnea notturna, rilevamento cadute, analisi dell'andatura, monitoraggio delle diverse fasi del sonno
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