【中國智能制造網 行業(yè)動態(tài)】人工智能的快速發(fā)展,推動了神經網絡技術的加快升級。如今,神經網絡技術應用正加速拓展,科學家們已經將其應用到提升手機拍照的照片質量上。
應用神經網絡技術 手機拍出了“單反質量”的照片
如果你想讓人工智能在每次按下快門按鈕時增強照片的效果,你可以購買谷歌的Pixel手機,而谷歌照片(Google photos)這樣的服務也可以使用人工智能來進行微調并獲得更精致的效果。但你若希望你的照片看起來像用更好的相機拍的呢?科學家們可能找到了答案。他們開發(fā)了一種神經網絡系統(tǒng),這種系統(tǒng)只專注于讓你的照片具有“單反相機質量”。系統(tǒng)并非無缺,但它的新穎之處指出了未來的前景:你的手機知道照片應該是什么樣子,并對照片進行相應的調整。
研究人員首先通過使用手機和單反相機拍攝同一場景的照片來訓練一個深度學習系統(tǒng)。方法有效,但它只能提高智能手機拍攝照片的質量。然而,這導致形成了一個更復雜的系統(tǒng):新網絡只需要看到不同的相機所拍攝的兩組圖片,就能知道如何將一張圖片的圖像質量適用于另一張。換句話說,你可以給它提供任何照片,并期待得到與使用目標相機更接近的結果。你可以自己試試。
正如你在以上例子中所看到的,結果并不總是那么理想。盡管在“后”鏡頭(左)的顏色和曝光明顯優(yōu)于暗色調的參考圖片,但前者也存在綠色的色調。即使其他樣本總體上色調更明亮,但偶爾也會丟失一些細節(jié)。盡管如此,這個工具似乎還是實現(xiàn)了其總體目標,尤其是當它被用于老舊或低端手機上,這些手機通常拍出的都是毫無生氣的照片。它不能做的就是添加一些本沒有出現(xiàn)的細節(jié)。如果你的手機在弱光的情況下拍出的照片很糟糕,你便無法找回圖片中已丟失的信息。
重要的是,一切遠未結束??茖W家們希望通過神經網絡來“糾正”拍攝條件本身。舉個例子,如果是雨天,人工智能會讓照片看起來更明亮、更陽光。但如果你的假期被糟糕的天氣破壞了,而你又想要拍出一些好的照片回家之后給朋友看,這也許會有所幫助。實際上,如果該系統(tǒng)被合并到未來的設備和軟件中,目前的技術可以改善手機攝像頭的基準圖像質量。你仍可以用更的傳感器和鏡頭拍攝更好的照片,但好的手機攝像頭和差的之間的差距可能沒那么明顯。
原標題:借助神經網絡 手機真的拍出了"單反質量"照片
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