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AIGC 背后的技术分析 | 不止抠图、上色,看人工智能如何影响设计

作者:TiAmo
  • 2023-05-19
    江苏
  • 本文字数:1274 字

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AIGC背后的技术分析 | 不止抠图、上色,看人工智能如何影响设计

简介: 在人工智能时代下,AR 设计、智能硬件设计逐渐发展,设计的改革更多考虑的是如何将真实世界和数字世界进行融合,如何在自己产品上更好地阐释艺术、美感和实用性。



在人工智能时代下,AR 设计、智能硬件设计逐渐发展,设计的改革更多考虑的是如何将真实世界和数字世界进行融合,如何在自己产品上更好地阐释艺术、美感和实用性。


01、降低设计门槛

Photoshop CC 2018 增加了一键抠图功能,解决了需要耐心、极度枯燥的抠图工作。用户只需两步操作就能将主体选取出来:

第一步按下工具列上的“选择主体”按钮,第二步选中想要的主体,Sensei 就会主动分析影像中的主体与背景的关系,并且直接将主体选取出来。



Adobe 还发布了一项名为 Fontphoria 的功能,只需要设计一个字母,Fontphoria 就能通过深度学习技术把该艺术字体的风格复制到其他 25 个字母上,节省了字体设计师的大量时间。



此外,要从一张照片里取出某个元素,再把它“神不知鬼不觉”地混入另一张图片里,也是一件很有难度的事情。名为 Deep Painterly Harmonization 的算法则通过局部风格迁移的方式,能把各种物体融合进画作里,大量艺术家的心血都惨遭它的“毒手”。


FastPhotoStyle 是英伟达的图片风格转换工具,其中包含了将照片变为各种艺术风格的算法。只要给出风格照片和目标照片,该工具就能将风格照片上的风格特点迁移至目标照片上,效果简直是以假乱真。



02、减轻画师的工作量

每一部动画的背后,经历了从草稿到线稿再到上色稿以及后期修正等各个阶段,这些环节会耗费画师大量的心血和精力。

早稻田大学公开了一个自动描线的技术,这项技术能够自动识别图像并确定图像的具体轮廓而完成描线的工作,即便是衣物线条这类很复杂的草稿也可以完美地一口气地转化成为线稿。



而在漫画线稿上色这个领域,Preferred Networks 研发的 PaintsChainer 几乎可以算是标杆。它的操作非常简单,用户选好线稿上传,自行选择颜色并涂在相应区域,PaintsChainer 会根据图像和提示的颜色实时自动为新图像上色。



Google Photos 也发布了给黑白老照片自动上色的 AI 修图功能。用户只需要将黑白照片上传到 Google Photos,就能一键看到上色效果,而且效果非常自然。



网站 Girl Friend Factory 能设置不同的人物属性,例如五官、发型、发色、眼睛的颜色、表情甚至是服装、装饰物,通过 GAN(生成式对抗网络)生成不同的二次元头像,它可以使画师的绘画制作成本进一步降低。



03、自动生成高质量逼真场景

CG 要合成一个真实场景,需要建模、定材质、贴图、上灯光和渲染,工作量极大。下面这张街景图像是 AI 合成的,它源于香港中文大学和英特尔视觉计算实验室共同研究的半参数模型,简称为 SIMS。



使用英伟达和 MIT 研究团队发布的 AI 高清视频生成网络 vid2vid,你只需要勾勒出人脸轮廓,系统就能自动生成一张张正在说话的人脸。你不仅可以定制人物的脸色和发色,甚至可以更换人物身后的背景。



除了自动合成与人脸相关的视频,vid2vid 还能合成与人体动作相关的视频。只需要对下图左侧的人体模型进行调整,无论是姿势还是身高、胖瘦,右侧都能生成一个真人视频。在未来,AI 除了能帮我们简化场景设计,还能为我们简化各种配角设计。



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有能力爱自己,有余力爱别人! 2022-06-16 加入

CSDN全栈领域优质创作者,万粉博主;阿里云专家博主、星级博主、技术博主、阿里云问答官,阿里云MVP;华为云享专家;华为Iot专家;亚马逊人工智能自动驾驶(大众组)吉尼斯世界纪录获得者

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