严肃的摄影师以原始的相机格式拍摄，但软件需要将传感器数据转换为可见光图像。Adobe提出了利用新的机器学习功能（苹果的core ml和微软的windows ml）的方法，将原始相机文件中的照片细节增加30%。

这些被称为增强细节的新功能现在已经包含在公司的camera raw（包括在Photoshop中）、Lightroom classic（Adobe每月9.99美元）和Lightroom CC软件更新中。

这一切归结为去马赛克转换的过程传感器数据模式，这些模式安排在红色，蓝色和绿色领域。根据新技术白皮书，Adobe使用“广泛训练的卷积神经网络（CNN）优化来最大限度地提高图像质量”来进行机器学习。

当图像的细节过于凌乱时，可能会出现诸如假颜色和拉链之类的问题。Adobe表示，它已经提供了10亿张样本照片，用来训练深层神经网络，以增强windows和MAC机器学习系统的细节。该软件需要windows 10版本1809和Mac OS版本10.13。

Adobe声称这种改进可以应用于两种常见的原始文件细分：Bayer和x-trans。拜耳是佳能、尼康和索尼使用的原始文件拼接图案。X-trans最明显是用于富士胶片相机。在这两种类型的图像中，增强的细节提供了一个微妙但显著的区别。