작년에 우리는 가장 큰 휴대 전화 브랜드가 점점 더 장치의 사진 분야에 집중하는 방법을 보았습니다. 최상의 카메라를 최상의 장치에 장착가장 오래된 "장치"에도 인공 지능을 통해 사용되는 알고리즘이 포함되어 있습니다. 샤오 미 테크 예를 들어 간략히, (부분적으로) Meitu 그는 자신의 처분으로 많은 뷰티 알고리즘과 이미징 특허를 보유하고있다. 이것은 Xiaomi의 뛰어난 경쟁력있는 가격과 결합되어 반드시 소프트웨어 개선으로 이어질 것입니다사진 분야에 전념 한 인공 지능. 그러나 오늘날의 뉴스는 또 다른 것입니다 : 교차 연구 "DeepExposure : 강화 된 비동기 방식으로 적대적인 학습을 통해 사진을 노출하는 방법을 익히십시오." 중 북경 대학,의 남 중국 사범 대학 과 샤오 미 기술공 우리는 놀라운 결과를 얻었습니다. 함께 DeepExposure, Xiaomi는 과소 노출 및 과다 노출 문제없이 AI를 통해 사진의 노출을 향상시킵니다.
DeepExposure : Xiaomi는 AI를 통해 사진 노출을 향상시킵니다.
연구원 샤오미 연구소 노출 딜레마에 대한 해결책을 설명하다. '에서전술 한 기사, 받아 들였다. 몬트리올 2018 NeurIPS, 3에서 올해 12 월 9까지 열리는 이벤트. 이 기사에서는 AI 시스템은 각각 특정 노출과 관련된 더 많은 "하위 이미지"로 이미지를 분할 할 수 있습니다. 서로 다른 노출을 가진 이들 언더 이미지의 융합 (아래에서 과다 노출까지) 인간의 눈으로 감지되는 이미지에 매우 근접한 사진으로 이어진다.. 연구자들은 말했다 :
"정확한 노출은 특히 사진기 단위의 크기에 의해 제한되는 셀룰라 전화를위한 전산 사진술에있는 고품질 사진을 붙잡기에 중요합니다. 전문 사진 작가가 일반적으로 적용하는 광도 마스크에서 영감을 얻은이 기사에서는 적대적인 심층 강화 학습을 통해 노출을 학습하기위한 새로운 알고리즘을 개발합니다. ".
병렬 처리의 성능을 향상시키기 위해 여러 명령어를 병렬로 실행할 수있는 기술.IA별명을 붙인 DeepExposure , 이미지 세분화. 아래는 저해상도 입력, 하위 이미지 및 이미지 융합이 연결되어 처리되는 단계입니다. 이 후 알고리즘은 마무리 단계 하나는 일반적인 품질로 평가됩니다. 마지막으로, 하위 이미지가 최종 사진과 혼합됩니다.. DeepExposure이런 식으로 작업하면서 그녀는 밝기와 색상을 개선하면서 원본 이미지의 대부분의 세부 사항과 스타일을 복원 할 수있었습니다.
이 실험을 구현하기 위해, 샤오 미 테크 프레임 워크를 사용했다. TensorFlow 에 의해 개발 된 오픈 소스 구글, 일련의 GPU 엔비디아 P40 테슬라 및 일련의 이미지 MIT - Adobe FiveK. 혁신적인 방법 DeepExposure는 심화 학습 방법과 전통적인 필터링 방법 간의 다리 역할을합니다.:의 방법 심층 학습은 필터 매개 변수를 학습하는 데 사용됩니다.이는 전통적인 방법의 필터링을보다 정확하게 만듭니다. 전통적인 방법으로 교육 시간 단축 왜냐하면 픽셀 필터링은 신기술보다 훨씬 빠르기 때문입니다.
Xiaomi는 Meitu의 알고리즘과 뷰티 필터를 인수 한 후 사진 분야에서 스파크가 예상됩니다. 미러리스 및 SLR이 더 이상 필요하지 않은 시대로 올 것입니까? 너는 어떻게 생각하니? 의견에 우리에게 적어 라.
