AI靠什么超越人类修图师?万字长文看懂美图云修AI修图解决方案.docx
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1、A1靠什么超越人类修图师?万字长文看懂“美图云修”A1修图解决方案近日,美图推出了全新的人工智能修图解决方案一一美图云修,本文将从技术角度深入解读该方案,目前用户也可通过美图AI开放平台进行体验。商业摄影的工作流程中非常重要的一项是后期修图,它工作量大、周期长,同时,培养一名!下笔如有神的修图师往往需要付出高昂的人力和物力成本,即便是熟练的修图师也需要1-3个月的时间熟悉和适应不同影楼的修图风格和手法。除此之外,修图师的专业水平不同,审美差异、工作状态好坏等因素都会造成修图质量波动。针对以上痛点,基于美图成立12年来在人物影像领域积累的技术优势,美图技术中枢一一美图影像实验室(MT1ab)推出
2、美图云修人工智能修图解决方案。修图过程中,AI技术在实现多场景的自适应识别调参,呈现完美光影效果的同时,还能够快速定位人像,修复人像瑕疵,实现人像的个性化修图。图1.美图云修人像精修对比接下来,本文将重点分析美图云修人工智能修图解决方案的技术细节。智能中性灰技术在修图中经常提到中性灰修图,也称“加深减淡”操作,通过画笔来改变局部的深浅,在PS中需要手动建立一个观察图层,用以凸显脸部瑕疵,如斑点、毛孔、痘印等,然后在观察图层中逐一选取瑕疵区域对原人脸对应瑕疵区域进行祛除,在此之后对肤色不均匀的地方抹匀,最大限度地保留皮肤质感,但不少情况下仍需借助磨皮方法让肤色均匀,但磨皮会丢失皮肤质感。对每张人
3、像图的皮肤区域重复该过程,可谓耗时耗力。传统PS中性灰的修图过程如图2所示。图2.PS中性灰修图图层(左:原图,中:观察组,右:图层)美图云修的智能中性灰人像精修功能结合了自注意力模块和多尺度特征聚合训练神经网络,进行极致特征细节提取,智能中性灰精修方案使没有专业修图技术的人也可以对人像进行快速精修,在速度方面远超人工修图方式,并且保持了资深人工修图在效果上自然、精细的优点,在各种复杂场景都有较强的鲁棒性,极大地提升了人像后期处理的工作效率。如图3所示,为智能中性灰修图效果,无需手动操作,相比于目前各个app上的修图效果,如图4所示,有着更好的祛除瑕疵效果,并保留皮肤质感,不会有假面磨皮感。图
4、3.美图云修AI中性灰精修效果对比图4.友商祛斑祛痘及磨皮效果(左:祛斑祛痘,右:磨皮)AI中性灰精修功能采用创新的深度学习结构,如图5所示,在网络编码器到解码器的连接部分加入双重自注意力特征筛选模块和多尺度特征聚合模块,让网络可以学习丰富的多尺度上下文特征信息,并对重要信息附加权重,让图像在高分辨率的细节得以保留,同时更好地修复问题肤质。图5.智能中性灰精修网络结构双重自注意力特征筛选模块双重自注意力特征筛选模块1是对特征图的空间映射和通道映射进行学习,分为基于位置的自注意力模块和基于通道的自注意力模块,最后通过整合两个模块的输出来得到更好的特征表达,如图6所示。图6.双重自注意力模块结构基
5、于位置的自注意力模块用于获悉特征图中的任意两个像素的空间依赖,对于某个特殊的肤质特征,会被所有位置上的特征加权,并随着网络训练而更新权重。任意两个具有相似肤质特征的位置可以相互贡表示7x7卷积,Cat表示通道合并。最后,将空间权重系数M_S对特征图F进行重新校准,即两者相乘,就可以得到空间加权后的新肤质特征图。基于通道的自注意力模块主要关注什么样的通道特征是有意义的,并把那些比较有意义的特征图通道通过加权进行突出体现。高层特征的通道都可以看作是特定于肤质细节信息的响应,通过学习通道之间的相互依赖关系,可以强调相互依赖的特征映射,从而丰富特定语义的特征表示。如图6右边红色区域所示,输入与基于位置
6、的肤质细节筛选,能够最大程度地保留人像肤质细节,对于各类复杂场景都具有更好的鲁棒性;其次,相较于人工中性灰修图,本方法能够保证稳定的修图效果,同时极大缩短处理时间,从而提升影楼图像后期处理的效率。智能调色技术常见修图所涉及的调色技术主要包括去雾,光照调整和背景增强等,其中光照调整涉及过曝修复和欠曝增强。其中,去雾主要用于保持图像的清晰度和对比度,使图像从视觉感观上不会存在明显雾感;曝光主要用于改善图像的光影效果,保证成像光影质量,使得相片能够呈现完美光影效果;而智能白平衡则是能够还原图像的真实色彩,保证图像最终成像不受复杂光源影响。调色涉及的技术较多,此处以白平衡智能调整技术为例,详细介绍AI
7、技术调色流程。目前常用白平衡算法进行色偏校正,存在以下难点:传统白平衡算法虽然能够校正色偏,但是鲁棒性不足,无法应对实际需求中的复杂场景,往往需要设置不同的参数进行调整,操作繁琐。目前主流的色偏校正方案大多数是基于卷积神经网络,而常规的卷积神经网络结构并不能彻底校正色偏,这些方案对于与低色温光源相近的颜色,比如木头的颜色,会存在将其误判为低色温光源的现象。大多数数码相机提供了在图像菜鸡过程中调整白平衡设置的选项。但是,一旦选择了白平衡设置并且ISP将图像完全处理为最终的SRGB编码,就很难在不访问RAW图像的情况下执行WB编辑,如果白平衡设置错误,此问题将变得更加困难,从而导致最终SRGB图像
8、中出现强烈的偏色。美图影像实验室MT1ab自主研发了一套专门能够适应多场景复杂光源下的智能调色技术。传统白平衡算法的核心是通过实时统计信息,比照传感器的先验信息,计算出当前场景的光源,通过传感器先验信息做白平衡,这种方法仍然有很多局限。MT1ab提出的智能白平衡方案(AWBGAN),依靠海量场景的无色偏真实数据,能够实现自适应的光源估计,完成端到端的一站式调色服务。AWBGAN满足以下2个特点:全面性:多场景多光源,涵盖常见场景进行多样化处理鲁棒性:不会存在场景以及光源误判问题,色偏校正后不会造成二次色偏当前的主流算法主要是集中在SRGB颜色域上进行色偏校正,但是这样处理并不合理。因为相机传感
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