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知道你已被這濾鏡刷屏,就讓我們來為你揭秘吧!

P過許多張圖片、磨過不少皮,卻依然不了解其中的奧秘。趁著剛被一波濾鏡刷屏的節奏,今天,我們扒一扒「濾鏡」。


化腐朽為神奇的濾鏡



知道你已被這濾鏡刷屏,就讓我們來為你揭秘吧!


《你的名字》劇照


美崙美煥的天空,炫彩光斑下的圖像,就像17歲那年等待放學的午後。


日本漫畫家新海誠的電影《你的名字》要來了,畫風相當細膩,天空、火車、樹林都帶著濃厚的「新海誠色彩」。

朋友圈流傳的以它為樣本的「新海誠濾鏡」,能把



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烏雲密布的深圳,一濾也能變成



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天空之城


畫風立馬吸引住了愛PO照片的「信男善女」,刷屏想擋都擋不住。


這大概是大家愛用濾鏡的原因——它有化腐朽為神奇的魔力:



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「上海女逃離江西」事件


今年春節期間,一張讓上海女《有點想分手了......》的圖片,在網友用濾鏡加持後,秒變豐盛年夜飯!


濾鏡,也能像畫家一樣臨摹

說起濾鏡,現在許多軟體都自帶了濾鏡效果:



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蘋果手機相機自帶濾鏡


自動磨皮濾鏡,已經成為女性手機的默認設置。


但這些都 too young too simple!


隨愛美之心不斷升級的技術,讓濾鏡不再只是單一「加上一層色」,而是可以像臨摹名畫一樣,將它風格化:



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這是一張「某男跪地拍攝孔女士」的普通照片


經過濾鏡哥用梵高《星月夜》的風格化之後:



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唯美的星空蘆葦就出來了。


試加一層馬賽克風格,更有「人約黃昏後」的感覺:



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你屹立橋頭,我靜靜守候:



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濾鏡,不再只是簡單圖片明亮、冷暖地增減,它學會了藝術化,理解、學習了名畫的紋理、筆觸等效果,成為一個臨摹高手。


相當於把圖片扔給一座PS加工廠?


各式各樣的濾鏡到底是怎麼實現的呢?


有網友一定這樣想:將圖片發給一座的Photoshop加工廠,裡面眾多PS「學徒」就開始迅速的動手P圖,然後回傳給你。



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實際上,簡單的圖像濾鏡差不多是這樣的原理:


將圖片輸入後



APP將飽和度、亮度、對比亮等參數


應用到圖片上



輸出給你


通俗一點說,你在PhotoShop上需要完成的那幾步, APP一次性幫你完成。


風格化的濾鏡則要複雜很多!傳統的做法如下:



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據騰訊AI lab的童靴翻譯:


每一幅圖像輸入,系統會不斷的調整圖像,使它無限接近輸入的原圖和風格圖像,最終得到酷炫的融合效果。


按照學霸的說法:



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是的,每張圖片平均需要經過500次左右(約120秒)的迭代計算和調試,才能得出最優的圖像。


(這時間也略長了些,往往圖像「濾」完畢,想晒圖的心情也完畢了。)


一個濾鏡=有5萬次臨摹經驗的「老畫家」


今天,我們在天天P圖上,能夠迅速將拍攝的照片變換成指定的風格。


它不僅僅是一個簡單的圖像濾鏡操作,也不是傳統的「求公約數」方法的效率可以解決。其實,還藏著今年很火的AI(人工智慧)以及深度學習神經網路。


以《星月夜》為例,只需要兩秒鐘左右,就可以將一張圖片星空化。



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這背後,騰訊AI lab其實默默做了幾萬次的臨摹,將5萬多張圖片輸入到深度學習系統中,自動辨別學習效果,並自我優化,最終形成一個通用的模型。



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和圍棋人機大戰的AlphaGo類似,它能夠自我「對弈」和調整。


也就是說,它按著《星月夜》的風格,臨摹了近5萬張圖片,然後不斷自我汲取每一張畫的經驗,成長為一位「老畫家」。


值得一提的是,機器學習時間也比人類快得多,訓練20個小時,不用報班、不用實習,「老畫家」就修練成功,得到一個不錯的風格轉化模型。


用戶只要輸入一張圖像,系統就可以理解其中的凹凸、紋理、天空等細節,這樣輸出的圖像自然不會「亂來」。


視頻也可以濾鏡,騰訊AI lab首創深度網路學習視頻


就在上周,騰訊AI lab還發布了首創深度網路學習濾鏡視頻。


(圖片濾鏡做得完美都如此艱難,你居然還要...)


視頻濾鏡最為直接的方式,就是根據圖像風格變換的技術,逐幀完成視頻的變換。但是,這樣很難保證視頻幀間風格的一致性。


例如,有可能出現前一幀天空的是深藍色,而後一幀的天空是淡藍色的情況。視頻看起來難免會「閃」、跳躍。


因此,要建立一個合適的深度學習模型需要:


1,可以將名畫元素有效的提取出來並學習應用;


2,在時間域上保持變換風格的時間一致性(temporal consistency);


3,保證計算的高效性以支持更多的實際應用場景。


迄今,業界的研究團隊仍然沒有很好的深度學習模型和高效率(如實時)的解決方案。


就在上一周,騰訊AI Lab推出了首創深度網路學習視頻,率先構建了深度神經網路,將風格變換的前向網路與視頻時空一致性結合起來,高效的完成高質量的視頻風格變換。



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「老畫家」學習了數千小時的視頻數據,充分了學習幀與幀的風格變換特點、捕捉視頻幀之間極其複雜多變的時域特性,變成為一位「老後期製作師」!


而且,在相同條件下,傳統方法處理一幀需要3分鐘,「老後期製作師」只需0.05秒。


而經過優化後的深度模型,已經能夠在手機客戶端做到針對攝像頭數據的實時處理,將用戶拍攝的視頻畫面實時進行風格變換。


這意味著,未來有可能實現風格化的實時拍攝、直播。


作為騰訊新成立的研究部門,騰訊AI Lab立足於騰訊的大數據和平台,致力於開發新的AI技術,探索新應用和新業務,將AI技術融入產品。


這次「視頻濾鏡」,是騰訊 AI Lab 將人工智慧技術與騰訊用戶需求相結合的初嘗試。


最後,我們來欣賞這款AI新嘗試的視頻:


-END-


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