перспективу, новый подход интерпретирует фото как трёхмерную сцену и автоматически изменяет положение виртуальной камеры внутри неё. Метод состоит из двух этапов: сначала нейросеть оценивает 3D-карту точек и параметры исходной камеры (включая фокусное расстояние), затем с помощью классического 3D-рендеринга создаёт изображение с новыми параметрами, а генеративная диффузионная модель дорисовывает области, которые не были видны в оригинале. Для полной автоматизации используются ML-модели, определяющие положение и ориентацию лиц, что особенно полезно для портретов. Функция доступна в Google Photos в рамках Auto frame для фото с людьми — пользователь получает второй вариант кадра с автоматически скорректированным ракурсом.