美國麻省理工學院的MIT計算機科學與人工智能實驗室(MIT-CSAIL)開發出了基于人工智能助力的圖像處理編輯工具,能夠自動化進行對象選擇,高效處理對象和毛發邊緣的摳圖能夠迅速地分離出前景人物和背景。
MIT計算機科學與人工智能實驗室使用基于AI助力的圖像編輯工具Semantic Soft Segmentation,其能夠應用AI技術將圖片的主題對象人物和背景區分成不同區塊,對比PS工具的繁瑣操作,這些利用AI摳出的對象邊緣清晰且自然,且細節保留的非常豐富,可以非常便利地將背景替換,而且看不出痕跡。當然團隊利用了神經網絡處理圖像特性,并且在處理圖像軟性邊緣時通過大量算法做出取舍決定。
訪問研究員Yagiz Aksoy說“這些圖像的棘手之處在于,并非每個像素都只屬于一個物體。很多情況下,你很難確定哪些像素屬于背景,哪些屬于特定的人。”而MIT-CSAIL則通過使用機器學習來自動化照片編輯過程中的多個步驟,它分析原始圖像的紋理和顏色,并將其與神經網絡收集的圖像中物體的實際信息相結合。
Semantic Soft Segmentation目前專注于靜態圖像,團隊希望他們能夠在不久之后將之用于視頻編輯,這將推動其在電影制作中的應用。
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原文標題:GGAI 前沿 | MIT研發AI助力圖像處理技術:全自動摳圖自然精細
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