Im letzten Jahr, das sich dem Ende neigt, haben wir gesehen, wie sich die größten Mobiltelefonmarken zunehmend auf den fotografischen Sektor der Geräte konzentriert haben: Es wurde nicht nur von a gesprochen beste Kamera auf dem besten Gerät montiert, aber von Algorithmen, die durch künstliche Intelligenz auch auf den "veralteten" Geräten verwendet werden. Xiaomi Zum Beispiel, wie wir berichtet haben hierhat sich auf die (teilweise) Übernahme von Meitu dass er über viele Beauty-Algorithmen und Imaging-Patente verfügt; In Verbindung mit den sehr wettbewerbsfähigen Preisen von Xiaomi wird dies sicherlich zu einer Verbesserung der Software führenKünstliche Intelligenz für den fotografischen Sektor. Aber die heutige Nachricht ist eine andere: nach einem Kreuzstudium "DeepExposure: Erfahren Sie, wie Sie Fotos durch antagonistisches Lernen auf asynchrone Weise belichten können" des Peking Universityder Südchinesische Normale Universität und Xiaomi-Techniker Wir sind zu einem erstaunlichen Ergebnis gekommen. Mit dem DeepExposure, Xiaomi verbessert die Belichtung der Fotos durch KI, ohne Probleme mit Unter- und Überbelichtung zu haben.
DeepExposure: Xiaomi verbessert die Belichtung von Fotos durch AI
Die Forscher des Xiaomi Lab beschreiben eine Lösung für das Expositionsdilemma nell 'vorgenannten Artikel, akzeptiert a Montreal 2018 NeurIPS, eine Veranstaltung, die dieses Jahr von 3 bis Dezember 9 stattfindet. Dieser Artikel beschreibt eine AI-System, das das Bild in mehrere "Unterbilder" segmentieren kann, die jeweils einer bestimmten Belichtung zugeordnet sind. Die Verschmelzung dieser unter Bildern mit unterschiedlichen Belichtungen (von unten nach überbelichtet) führt zu einer Fotografie, die dem vom menschlichen Auge wahrgenommenen Bild sehr nahe kommt. Die Forscher sagten:
"Eine genaue Belichtung ist der Schlüssel für die Aufnahme qualitativ hochwertiger Fotos in der Computerfotografie, insbesondere für Mobiltelefone, die durch die Größe der Kameramodule begrenzt sind. Inspiriert von den üblicherweise von professionellen Fotografen verwendeten Luminositätsmasken entwickeln wir in diesem Artikel einen neuen Algorithmus für das Lernen von Belichtungen mit antagonistischem Tiefenverstärkungslernen. ".
Die Technik, mit der Sie mehrere Anweisungen parallel ausführen können, um die Leistung des zu verbessernIA, Spitznamen DeepExposure beginnt das Bildsegmentierung. Nachfolgend finden Sie eine Phase, in der Eingaben mit niedriger Auflösung, Teilbilder und Bildfusion verkettet und verarbeitet werden. Danach geht der Algorithmus auf eins über Abschlussphase in denen die allgemeine Qualität bewertet wird. Schließlich Die Unterbilder werden bis zum endgültigen Foto gemischt. DeepExposureAuf diese Weise gelang es ihr, die meisten Details und Stile in den Originalbildern wiederherzustellen und Helligkeit und Farben zu verbessern.
Um dieses Experiment zu implementieren, Xiaomi nutzte den Rahmen TensorFlow Open Source entwickelt von Google, eine Reihe von GPU Nvidia P40 Tesla und eine Reihe von Bildern MIT-Adobe FiveK. Die innovative Methode von DeepExposure dient als Brücke zwischen Deep-Learning-Methoden und traditionellen Filtermethoden: die Methoden von Deep Learning wird zum Lernen von Filterparametern verwendet, wodurch die Filterung traditioneller Methoden präziser wird. Traditionelle Methoden reduzieren die Trainingszeit Deep-Learning-Methoden, da die Pixelfilterung wesentlich schneller ist als die der neuen Technologien.
Für Xiaomi werden nach dem Erwerb der Algorithmen und Schönheitsfilter von Meitu Funken im fotografischen Bereich erwartet. Kommen wir in eine Zeit, in der Spiegelreflexkameras und Spiegelreflexkameras nicht mehr benötigt werden? Was denkst du? Schreiben Sie es uns in den Kommentaren
