亚洲城网页版黑白照片也能赢得随心色彩,人工智能不止认知图片

TIPS:

选择图片时切勿选取很难建立选区的,如有很多小花之类的图片。调整色彩时注意各物体之间的色彩关系,保持良好的协调性,不要将物体调的过于浓艳,使其看上去很假。在制作时也可融入自己的方法制作,使制作多一些可能。

应用软件:PHOTO SHOP

制作时间:30分钟
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1、打开要处理的图片,并对该层进行复制(将背景层拖至图层面板下右数第二个按纽松开)。

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研究人员模拟图灵测试,邀请志愿者在原图和计算机图片中挑选一张,判断哪个是原本的图片。最后,计算机“骗过”了
20% 的志愿者。

黑白照片总给人一种经典的怀旧的感觉,但过多的黑白照片挂在家里毕竟会视觉疲劳,选几幅黑白照片自己上色有时也能达到意想不到的效果。一番辛苦过后,看着上色后的照片也会有几分再创作的欣喜。

同样的,计算机学会填色的前提是,它得明白图中到底是什么。研究人员给他们的机器人“喂食”了超过
100 万张彩色图片,计算机最终学习了 1000
个类别的物体,有些非常具体,比如“绿色的蛇”、“桔子”、“军装”、“披萨”……

人工智能会做饭会下棋,现在也会作画了。

这是一套极力模拟人类认知图片方式的算法。如果在你面前展开一幅黑白图片叫你填色,你的逻辑大概是这样:首先搞清楚图中物体是什么,继而依据经验判断这样物体通常情况下是什么颜色,最后再拿起颜料上色。

不过总体来看,计算机的填色并没有多少十分离谱不合逻辑的例子。比如上图中灰色的雪纳瑞被涂上了黄色,但如果你不知道原图是啥样,依然会觉得这没什么问题。

这项成果目前还是处在学术层面,在“怎么把图像识别用在具体的产品”这个问题上,Google
做出了不少努力,比如可以自动帮你把照片归类、打标签的 Google Photos。

先来看看结果吧。左边一列是被黑白化的图片,中间一列是计算机还原的色彩,最右边是图片原本的样子。

这不是指胡乱的没有逻辑的涂鸦,Google
之前做过这事。最近加州大学伯克利分校一个计算机神经网络团队做了一套算法,可以让机器人给黑白照片填色,以接近照片原本的色彩为目的。

即便如此,算法还是会出错,研究人员也承认计算机会因为输入数据的原因而存在填色的“偏见”。

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Google
甚至还想做一个图像识别的手机芯片,装上后手机可以实时识别身边的物体,完成比如翻译路标的工作,或者帮助盲人导航。

Google 最近用类似的方法,教会了机器人判别图像的地理位置,在不依靠 GPS
的情况下。Google 通过 1.2
亿张图片让计算机学会识别图中物体,继而让它依据这些信息判断这些物体应该存在于哪些地方。

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