Trong năm cuối cùng sắp kết thúc, chúng ta đã thấy các thương hiệu điện thoại di động lớn nhất ngày càng tập trung vào lĩnh vực nhiếp ảnh của các thiết bị như thế nào: không chỉ nói về một camera tốt nhất được gắn trên thiết bị tốt nhất, nhưng các thuật toán được sử dụng thông qua trí thông minh nhân tạo ngay cả những thiết bị "hẹn hò" nhất. Xiaomi ví dụ, như chúng tôi đã báo cáo qui, đã tập trung vào việc mua lại (một phần) của Meitu rằng ông có rất nhiều thuật toán làm đẹp và bằng sáng chế hình ảnh theo ý của mình; điều này, cùng với giá siêu cạnh tranh của Xiaomi chắc chắn sẽ dẫn đến một sự cải tiến trong phần mềmtrí thông minh nhân tạo dành riêng cho ngành nhiếp ảnh. Nhưng tin tức ngày nay là một tin khác: sau một nghiên cứu chéo "DeepExposure: Tìm hiểu cách hiển thị ảnh thông qua việc học tập đối kháng theo cách không đồng bộ gia cố" của Đại học Bắc Kinh, Trong số Đại học Sư phạm Nam Trung Quốc và Kỹ thuật viên Xiaomi chúng tôi đã đạt được kết quả tuyệt vời. Với DeepExposure, Xiaomi cải thiện độ phơi sáng của ảnh thông qua AI, mà không gặp vấn đề gì dưới và phơi sáng quá mức.
DeepExposure: Xiaomi cải thiện khả năng hiển thị ảnh thông qua AI
Các nhà nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Xiaomi mô tả một giải pháp cho tình trạng khó xử tiếp xúc trong 'bài viết nói trên, chấp nhận một Montreal 2018 NeurIPS, một sự kiện diễn ra từ 3 đến tháng 12 9 năm nay. Bài viết này mô tả một Hệ thống AI có thể phân đoạn hình ảnh trong nhiều "hình ảnh phụ" hơn, mỗi liên kết với một hiển thị cụ thể. Sự hợp nhất của những hình ảnh này với các độ phơi sáng khác nhau (từ bên dưới đến tiếp xúc quá mức) dẫn đến một bức ảnh đến rất gần với hình ảnh được nhận ra bởi mắt người. Các nhà nghiên cứu cho biết:
"Tiếp xúc chính xác là chìa khóa để chụp ảnh chất lượng cao trong chụp ảnh tính toán, đặc biệt là đối với điện thoại di động bị giới hạn bởi kích thước của mô-đun máy ảnh. Lấy cảm hứng từ mặt nạ độ sáng thường được các nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp áp dụng, trong bài viết này chúng tôi phát triển một thuật toán mới cho việc học phơi nhiễm với việc học tập tăng cường đối kháng sâu ".
Kỹ thuật này cho phép bạn thực hiện một số lệnh song song để cải thiện hiệu suất củaIA, có biệt danh DeepExposure , bắt đầu phân đoạn hình ảnh. Dưới đây là một giai đoạn mà đầu vào độ phân giải thấp, hình ảnh con và hình ảnh kết hợp được nối và xử lý. Sau khi thuật toán này chuyển sang một pha hoàn thiện trong đó người ta đánh giá chất lượng chung. Cuối cùng, các hình ảnh phụ được trộn lẫn với ảnh cuối cùng. DeepExposureLàm việc theo cách này, cô quản lý để khôi phục hầu hết các chi tiết và phong cách trong hình ảnh gốc, đồng thời cải thiện độ sáng và màu sắc.
Để triển khai thử nghiệm này, Xiaomi sử dụng khung TensorFlow mã nguồn mở được phát triển bởi Google, một loạt GPU Nvidia P40 Tesla và một tập hợp các hình ảnh MIT-Adobe FiveK. Phương pháp cải tiến của DeepExposure đóng vai trò là cầu nối giữa các phương pháp học sâu và các phương pháp lọc truyền thống: các phương pháp học sâu được sử dụng để tìm hiểu các thông số bộ lọc, làm cho việc lọc các phương pháp truyền thống chính xác hơn. Các phương pháp truyền thống giảm thời gian đào tạo phương pháp học sâu bởi vì lọc pixel nhanh hơn nhiều so với các công nghệ mới.
Đối với Xiaomi, sau khi mua lại các thuật toán và bộ lọc làm đẹp của Meitu, tia lửa được mong đợi cho ngành nhiếp ảnh. Liệu chúng ta sẽ đến một thời đại mà những người không gương lật và máy ảnh SLR sẽ không còn cần thiết nữa? Bạn nghĩ sao? Viết cho chúng tôi trong phần bình luận
