雷鋒網(wǎng)按：有沒有想過，為什么你拍攝的照片永遠(yuǎn)不如專業(yè)攝影師那樣出彩？其實(shí)在你看不到的地方隱藏著大量的后期處理。如今，計(jì)算機(jī)科學(xué)家希望讓業(yè)余攝影師也能夠輕而易舉地獲得同樣精彩的照片，而不需要再花費(fèi)大量時(shí)間來進(jìn)行PS。

日前，軟件公司Adobe和康奈爾大學(xué)合作，利用深度學(xué)習(xí)來對圖片進(jìn)行后期制作和顏色調(diào)校。這其實(shí)是一種圖像風(fēng)格遷移技術(shù)，它能夠?qū)⒁粡堈掌拿缹W(xué)風(fēng)格自動(dòng)套用到另一張完全不同的照片中，包括光線、顏色和色調(diào)。此外，該技術(shù)并不會改變照片的結(jié)構(gòu)，因而不會產(chǎn)生失真現(xiàn)象，處理后的照片看起來仍然非常自然。如下圖所示：

雖然這樣的圖像處理算法并不是什么新東西，但是此前結(jié)果往往會讓照片呈現(xiàn)出畫像那樣不真實(shí)感：比如細(xì)節(jié)丟失、直線彎曲變形，顏色大范圍的變化等等。因此這些圖像通常還需要進(jìn)一步處理，糾正里面的錯(cuò)誤。

然而，這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是——讓轉(zhuǎn)變過程能夠一步到位，不再需要手動(dòng)調(diào)整，因此最終他們選用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加深度學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域常被提及的專用術(shù)語，要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)執(zhí)行圖像風(fēng)格遷移，這兩種技術(shù)是非?；镜摹Ｏ胍獙ｉT教會軟件識別并處理地球上的每種物體是不可能的，但是通過對成千上萬個(gè)樣本不斷進(jìn)行修正 ，然后對其結(jié)果進(jìn)行反饋，隨著時(shí)間的推移，算法將通過不斷的自我調(diào)參來獲得更好的結(jié)果。

最終，不需要教會算法什么是建筑物或者建筑物是什么樣子，它就能自己知道天空出現(xiàn)的顏色不應(yīng)該應(yīng)用到人造的建筑物上。這種算法僅僅會對圖像的顏色和色調(diào)進(jìn)行調(diào)整，因此它能夠保留細(xì)節(jié)，而不會產(chǎn)生線條變形等副作用。

那么，到底是如何實(shí)現(xiàn)圖像間的風(fēng)格遷移的呢？這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)在論文“Deep Photo Style Transfer”中 做了詳細(xì)介紹，感興趣的可以閱讀原文。雷鋒網(wǎng)對該論文做了摘編：

首先需要兩張圖像：一張普通圖像作為輸入（input），以及一張已經(jīng)修飾過風(fēng)格化圖像作為參考（reference）。然后通過神經(jīng)風(fēng)格算法（Neural Style algorithm）將參考圖像的風(fēng)格遷移到輸入圖像中去，最后獲得處理過后的圖像（output）。

此外，該團(tuán)隊(duì)還為神經(jīng)風(fēng)格算法中引入了兩個(gè)核心思想（core ideas）：

• 在優(yōu)化過程中，在目標(biāo)函數(shù)中加入了一項(xiàng)“照片現(xiàn)實(shí)正則化”參數(shù)（a photorealism regularization term），約束重建圖像，防止產(chǎn)生失真。

• 為基于對輸入圖像進(jìn)行語義分割的風(fēng)格轉(zhuǎn)移過程引入了指導(dǎo)選項(xiàng)（optional guidance），避免內(nèi)容不匹配的問題，大大提高了輸出圖片的真實(shí)感。

當(dāng)然，結(jié)果并不總是完美的，比如下面這個(gè)將雪景轉(zhuǎn)化成熱帶山谷的例子，最后獲得照片整體看起來并不逼真。但是研究人員發(fā)現(xiàn)，這個(gè)算法在80%左右的時(shí)間里都是非常有效的，無需任何后期手動(dòng)調(diào)整。

最終，這個(gè)功能可能會被移植到Photoshop或者其他的圖像處理程序中去。試想一下，如果客戶要求某張照片的夜間版本，那么攝影師可以利用它來快速修改照片，而不需要再花費(fèi)一個(gè)小時(shí)的時(shí)間在Photoshop中手動(dòng)調(diào)整。

就算你連業(yè)余攝影師也算不上，至少它可以讓你朋友圈的照片變得更加有趣。

via. gizmodo，雷鋒網(wǎng)編譯

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