Создать ML для коррекции экспозиции фото в Lightroom

Ищу разработчика, который поможет создать ML-модель на Python для автоматической предобработки фотографий для фотографов. Проблема: Фотографы снимают обычно недоэкспонируя кадры, чтобы не потерять и не пересветить например небо. чтобы небо было синим, а не белым на фото. Если это одна фотография - это легко поправить, а если кадров много , то прихоидится тратить время, чтобы это исправить. В Lightroom есть Batch обработка, но проблема в том, что каждые 10 кадров меняются условия съемки и настройки тоже меняется. Что нужно сделать? Я хочу создать ML, которая обученная на других фото предсказывала настройки экспозиции нового фото. На основе исходников (RAW: CR2, NEF, ARW) . Настройки каждого кадра хранятся в XML формате файла типа XMP. Есть минимум 30 000 обработанных кадров на которой можно обучить модель, можно найти еще 100 000 кадров. Что по моим представлениям позволит достаточно точно предсказывать параметры обработки фото. Что анализируем и берез из EXIF-данных снимка: Баланс белого Диафрагма Выдержка ISO Гистограмма Модель камеры Фокусное расстояние Время съемки Сработала ли вспышка (есть такой параметр) Дополнительно (по возможности): Что предсказываем Настройки xmp файла (такой сайт можно импортировать в lightroom и применить результат работы к фото: Exposure Contrast Highlights Lights Blacks Shadows White Balance (Tint + Temp) Опыт в Python, так что обсуждать детали будет проще Если интересно, пиши – обсудим детали.