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谷歌展示人工智能摄影作品 专业摄影师都点赞
2017/07/15
分享人:匿名
分类:科技
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AI科技评论按:Google的最新研究告诉我们,在摄影这种强主观判断的领域,机器也能像人一样审美,生成让摄影师都点赞的照片啦。具体是如何实现的,往下看吧!

机器学习(ML)在许多目标明确的领域有优秀的表现。具有明确正误答案区分的任务将有助于训练,而且能让算法实现预设的目标,比如准确地从图像中识别物体,或者合理的将语言进行翻译。然而,也有许多领域的任务是很难客观评价的,在诸如评价一张照片美丽与否这种太主观的问题上时——这与每个人的审美有关,就不太适合用机器学习来解决了。


图:贾斯珀国家公园的一张专业摄影照

为了研究机器学习是如何学习主观概念的,Google针对艺术性的创作引入了一种试验性的深度学习系统。这个系统会模仿专业摄影师来展开工作。它的工作流程如下:从谷歌街景中浏览景观图,分析出最佳的构图,然后进行各种后期处理,从而创造出一幅赏心悦目的图像。

这位虚拟摄影师通过浏览阿尔卑斯山、加拿大的班夫及贾斯珀国家公园、加州Big Sur和黄石国家公园等地的4万张全景照片,创作了许多令人印象深刻的作品,其中一些甚至达到了专业水准——专业摄影师如此评价到。

训练模型虽然照片中的美感可以用类似AVA系统中的数据集来模拟,但是就这么直接的用AVA系统来处理照片,可能会在美感上有部分方面的缺失,比如做出的照片过饱和。再者,如果想通过监督学习适当地从多个方面来学习美感,所需的标签数据集会很难收集,所以这也不是一个好方法。

他们的方法只需要一些高质量的照片,不需要后期前后图像的对比或额外的标签。这个系统能自动将照片中的美感解析成不同方面,每一方面都能通过相反的图像操作产生的负面例子来单独学习。

通过使图像处理半正交化,可以找到快速和独立的最优化步骤,从构图、饱和度/HDR水平和明暗的张力上对图像进行美化:


图:图(a)是全景图,图(b)将图(a)进行裁切,图(c)是对图(b)进行饱和度和HDR优化处理,图(d)是应用戏剧张力蒙版之后的效果。

他们用传统的图像滤波器生成了包括饱和度、HDR细节和构图的负面例子,还引入了一种名为戏剧张力蒙版(dramatic mask)的特殊操作,它是在学习明暗张力概念的过程中一同产生的。

这些负面例子是这样生成的:应用一组图像滤波器,随机地调整高质量照片的亮度,将图片的质量变差。在训练中,他们使用生成对抗网络(GAN),在这种模式下,生成网络会创建一个蒙版来改善负面例子中的光线,判别网络则试图将光线改善后的照片与样本照片进行区分。

与vignette这样的固定形状滤波器(shape-fixed filter)不同,戏剧张力蒙版增加了内容感知亮度调节部分。GAN训练天然的竞争性极大地丰富了调节图像特性的能力,在论文中可以看到更多的训练细节。

结果

下面是这种系统基于Google街景的一些创作。如下图所示,经过训练后能够判断美感的滤波器创造出了一些让人惊叹的照片(包括文中最初出现的照片):


图:加拿大,贾斯珀国家公园


图:瑞士,茵特拉肯


图:意大利,Parco delle Orobie Bergamasche公园


图:加拿大,贾斯珀国家公园

专业评估为了评价这个算法的效果如何,他们设计了一个类“图灵测试”实验:将这个系统创作出来的照片和其他不同质量的照片掺杂在一起,然后把它们展示给几个专业摄影师。他们要求这些摄影师为每张照片评分,分数是基于如下标准:

1分:傻瓜式拍照,照片没有考虑构图以及光线等因素。

2分:没有摄影基础的一般大众拍出来的照片,看起来还可以,但没有明显的艺术感。

3分:半专业。照片中展示出了明显的艺术感,摄影师正朝着专业摄影师迈进。

4分:专业。

在下面的图表中,曲线显示了专业摄影师为已经预估分数的图片打的分数。对于他们预估的高分图片,大约有40%收到了“半专业”或“专业”的评价。

未来的研究

街道全景图为这个项目提供了一个测试平台。有一天,这种技术甚至可以帮助我们现实世界中拍出更好看的照片。

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