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智能

滤镜不够用?Adobe 的新工具可以复制任何照片的风格

黎方宇2017-03-29 12:46:53

毒德大学认证技术。

艺术滤镜应用 Prisma 最近添加了新玩法,邀请用户来设计个性化的滤镜风格,设置一些参数后就能创建自己的滤镜。但需要调整的参数太多,往往会让人望而却步。

而现在,人工智能可以直接把照片的风格提取为可用的滤镜了。最近 Adobe 和康奈尔大学发表了一项研究,通过深度学习的图片处理方法,可以直接将参考图像的光线和色调应用到原始图片当中。

这项应用的原理与 Prisma 类似,用到了风格转移(Style Transfer)技术,但侧重于写实效果的叠加,而不是添加特定的绘画风格。风格转移是流行的机器学习技术,此前好莱坞女演员 Kristen Stewart 就参与发表了一篇相关的论文,描述在执导短片 《来游泳吧》(Come Swim,2017)过程中的应用。

以往的风格转移技术对图像内容识别不佳,往往导致风格的不连贯或是形状的扭曲。而 Adobe 和康奈尔大学的团队的进展在于,新的应用只考虑颜色与光照的变化,不再扭曲线条与视角。

这项技术不仅能改变图像中物体的外观,还能改变苹果皮的颜色和纹路。来自:arXiv:1703.07511

这就要求 AI 对图像的各个部分有着明确的认识。只有分别识别出参考图片和待处理图片中天空所在的不同位置,才能准确地限定应用的范围,不会把参考图片的天空颜色涂抹在待处理图片的山峰之中。

对图片细分部位的认知,以及颜色和光数据的调整,可以诞生许多有意思的玩法。比如将阴天的街景变为华灯初上的黄昏,以模拟黄金一小时的摄影效果。也可以改变阳光与草木的颜色,把夏天的照片变为秋日的景色。

a 列为原始图像,b 列为参考图像,c、d 列为其它方法生成的图像,e 列为该方法的结果。来自:arXiv:1703.07511

拥有这种技术的软件无疑将比专业的 Photoshop 或 Lightroom 更亲民。但同时也会引起一些有趣的思考。如果人人都能复制专业摄影师的风格,后者的职业生涯将受到怎样的影响?摄影作品的风格是否是版权的一部分,使用的界限在哪里?

尽管示例图片中仍有不自然的地方,但比起此前 Google 生成迷幻场景的的 Deep Dream,MIT 重现噩梦景象的 Nightmare Machine 和涂鸦变照片的 pix2pix,写实的风格转移也许更能满足日常的图片处理需要。


论文:arXiv:1703.07511

题图:Pixabay

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