谷歌的神經網路演算法在您拍攝照片更完美

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我們大多數人只是上傳一個圖片，點擊一個過濾器，調整飽和度和發布。如果你想讓照片看起來很好，沒有Reyes過濾器的即時滿足，或許你需要一個真正的智能演算法。

麻省理工學院和Google的研究人員最近展示了一種機器學習演算法，可以像專業攝影師一樣自動修飾照片。捕捉照片，神經網路精準運算后確定如何修飾看起來更好 ，比如增加對比度，降低亮度，並在不到20毫秒內完成應用更改。

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麻省理工學院博士生和論文的主要作者Michael Gharbi說：「它可以每秒50次運算。Gharbi的演算法可以快速轉換照片，您可以在捕捉圖片之前在取景器中查看編輯的版本。

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Gharbi去年開始與Google的研究人員合作，研究神經網路如何學習模仿特定的攝影風格。它遵循類似的分析，德國研究人員在2015年就已經完成，當他們建立一個神經網路，可以模仿像梵高和畢加索畫家的風格。Gharbi說，這個想法是為了更容易地製作專業級的圖像，而不需要打開編輯應用程序。

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將演算法視為自動過濾器，但具有更多細微差別。大多數過濾器將編輯技術應用於整個圖像，而不管它是否需要它。Gharbi的演算法可以精確定點陣圖像中的特定特徵並應用相應的改進。「通常每個像素都會有相同的轉換，」他說。「當您有需要在特定區域進行修飾的圖像時，它變得更加神奇有趣」。該演算法可能會學習，例如，在陽光明媚的背景下自動照亮自拍中的臉部。當您識別出景觀照片時，您可以訓練網路以增加水分的飽和度或者在樹木中增加綠色。

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Gharbi的演算法可以解析這些視覺細微差別，研究人員為神經網路提供了5000多個專業編輯的照片，它引導了與「好」照片相關的具體編輯規則。如果你應用神經網路編輯的照片，它最終可以學會複製你的個人攝影風格。這一點使得它很酷。但是真正的成就是，Gharbi和他的研究人員使軟體足夠輕便，可以在手機上運行。「實現快速運行的關鍵是不要處理圖像中的所有像素，」他說。Gharbi的演算法不是分析任何給定照片中的數百萬像素，而是處理照片的低解析度版本，並決定哪些部分進行修飾。該演算法基於神經網路中建立的規則估計如何調整顏色，亮度，飽和度等; 它再進行更改，然後將圖像轉換回高解析度。因為它不是每次處理完整的圖像，系統可以以超出手機的計算能力的速度運行。

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神經網路演算法自動編輯功能仍處於研究階段，但更實際的是，該模型可以使現有的相機功能更快。Gharbi說，該演算法可以使HDR照片的處理速度快得多，您不再需要等待半秒鐘才能看到您的高清圖像。這可能似乎是一個漸進的改進，但Google足以引起關注。Gharbi不會評論這項技術是否會在未來版本的Android中出現。

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