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Adobe也玩“PPAP”,两图合并带来新风格|天天彩票app下载安装

2021年4月22日 - 互联网

本文摘要:新闻:你想要吗?

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新闻:你想要吗? 为什么你拍的照片总有一天没有专业摄影师那么有魅力? 你看的地方只不过隐藏了很多后期处理。现在,计算机科学家希望专业摄影师也不要花太多时间部署PS,需要轻松获得某种程度的精彩照片。前几天,软件公司的Adobe与康奈尔大学合作,利用深度自学展开了图像的后期制作和颜色调整。这只是一种图像风格的迁移技术,需要将一张照片的美学风格自动应用于几乎不同的另一张照片,如光、颜色和色调。

另外,由于该技术改变了照片的结构,因此会发生噪声现象,处理后的照片看起来依然很自然。下图右:这样的图像处理算法并不是新的,但到目前为止,细节的缺失、直线倾斜的变形、颜色的大范围变化等,大多不像图像那样真实。因此,这些图像一般必须进一步处理,缺乏中的错误。

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但是,这个研究小组的目标是——必须进一步改变过程,仍然必须手动调整,最后他们结合了神经网络的特深自学。神经网络和深度自学是人工智能领域中经常提到的专业术语,构建自动继续图像风格转移的两种技术是基本的。想专业地告诉软件识别和处置地球上所有的物体是不可能的,但是通过大幅度修改数千万个样本,将其结果展开到系统中,随着时间的推移,算法通过大的自我征收可以得到更好的结果。

最后,不需要告诉算法建筑物和建筑物的情况,可以自己告诉天空中经常出现的颜色不应该适用于人造建筑物。该算法意味着不调整图像的颜色和色调,因此需要保持细节,会产生线的变形等副作用。

那么,图像之间的风格是怎么飞来的呢? 这个研究小组在论文“Deep Photo Style Transfer”中详细说明,有兴趣的可以阅读原文。要摘录这篇论文,首先需要两张图像:以一张通常图像为输出(input ),以一张已经风格化的图像为参照(reference )。然后,用神经样式算法将参照图像的样式转移到输出图像,最后取得处理后的图像(output )。

此外,该团队在神经风格算法中引入了两个核心思想(core ideas )。在优化过程中,将“照片现实化”参数(aphotorealismregularizationterm )添加到目标函数中,以约束修复图像。引入了指导选项(optional guidance ),以根据在输出图像中展开语义分割的风格转移到过程中,防止了无法给出内容的问题,大幅提高了输入图像的真实性。当然,结果不一定是终极的。

例如,将雪景转换为热带河谷的例子,最终取得整个照片并不细致。但是研究者发现该算法在80%左右的时间内非常有效,需要任何后期手动调整。最后,此功能可能会复制到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。

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