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PG官网-Adobe也玩“PPAP”,两图合并带来新风格
本文摘要:按:你想要你拍的照片总有一天比专业摄影师更引人注目?

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按:你想要你拍的照片总有一天比专业摄影师更引人注目?只是,你看到的地方隐藏着很多后期处理。现在计算机科学家希望业馀摄影师也能轻松获得一定程度的精彩照片,不必花很多时间开展PS。前几天,软件公司Adobe与康奈尔大学合作,利用深度自学对照片展开后期制作和色调。

这只是一种图像风格的移入技术,需要自动将一张照片的美学风格应用于另一张几乎不同的照片,包括光、颜色和色调。另外,由于该技术改变了照片的构造,发生了杂讯现象,处理后的照片看起来还很自然。

下图右图:这样的图像处理算法虽然不是新的,但是至今为止的结果,细节丢失,直线倾斜变形,颜色的大范围变化等,往往不会让照片看到真实感。因此,这些图像一般需要进一步处理,缺乏中错。但是,这个研究团队的目标是让变更过程一步一步地到达,还是要手动调整,最后组合神经网络的深度自学。

神经网络和深度自学是人工智能领域经常提到的专用术语,要构建自动继续执行图像风格的移入,这两种技术是非常基本的。想要专门的教会软件识别和处理地球上的每一个物体是不可能的,但是通过对成千上万个样本进行大幅度的修改,然后对其结果进行系统的修改,随着时间的推移,算法会通过大幅度的自我征集来获得更好的结果。最后,你不必教算法什么是建筑物或建筑物,你可以自己告诉天空经常出现的颜色不应该应用于人工建筑物。该算法意味着不调整图像的颜色和色调,因此需要细节,产生线变形等副作用。

那么,如何构建图像之间的风格呢?该研究团队在论文明了论文Deepphoto,有兴趣的读者原文。摘要了这篇论文:首先,一个普通图像必须作为输出(input)和一个已经标记风格的图像作为参考。然后通过神经算法将参考图像的风格转移到输出图像中,最终获得处理后的图像。

此外,该团队还在神经算法中引进了两个核心思想:在优化过程中,在目标函数中添加了照片现实正则化参数,约束了修复图像,避免杂讯。根据输出图像展开语义分割的风格转移过程,引进了指导选项(optionalguidance),防止了内容不给予的问题,大幅度提高了输入图像的真实感。当然,结果并不总是最终的。例如,以下将雪景转化为热带谷的例子,最后整张照片看起来并不细致。

但是,研究人员发现这个算法在80%左右有效,后期需要手动调整。最后,该功能可能被重制到Photoshop或其他图像处理程序中。例如,如果客户拒绝某张照片的夜间版本,摄影师可以利用它慢慢改变照片,而不需要在Photoshoposhop上手动调整。

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