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【AI产品】一键去除杂物,Photo Eraser助你拍出美丽照片

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用户1508658
发布2020-08-28 11:50:35
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发布2020-08-28 11:50:35
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文章被收录于专栏:有三AI有三AI

欢迎来到《AI产品》专栏,本专栏面向所有热爱人工智能技术的朋友、同学。在本专栏中,会多多分享给大家不同种类的且新奇有趣的AI产品,对产品中的核心技术进行深度剖析。文章底部会推荐相关核心技术学习资料,全部原创!

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作者&编辑 | 林诗登

图片消除lite

咔嚓!相机拍出了美美的照片。Wait,美美的照片中竟然有垃圾桶、不合时宜的路人以及其他不应该出现的物体,这怎么能忍,必须把它们给“P”掉。但是,不会用专业的PS工具怎么办?没事,基于人工智能中的图像修复(image inpainting)GAN生成的软件「Photo Eraser」可以帮助你。

软件界面简洁干净,直接点击中间图标开始操作

我们选择一张小姐姐的合照作为展示,小心地涂抹不需要的区域,左上角会贴心地显示放大的当前涂抹范围,以帮助我们提高涂抹精度,涂抹精度的提高能带来结果质量的提高。

点击右下角开始,稍微等待。

视频不清晰?让我们用图片对比图来观察!

很简单的,就把图像中的不想要的部分给去除掉了,干干净净,而且效果去除的地方并没有明显失真。通过上方的发送图标发送到微信即可保存。

场景不够多?那我们试试去除水印!

甚至,去除尾巴?

在遮挡如此大、信息丢失较多的情况下,效果都能如此,可以说是非常不错的了!

关键技术与推荐学习资料

上述去除图像中杂物的功能使用基于图像修复(image inpainting)GAN生成技术实现。

在摄影需求日益扩大的今天,每个人对干净漂亮的照片需求也越来越大,图像修复(image inpainting)不仅能帮助照片去除杂物,甚至也可以实现去除脸上不干净色块或者修复老照片等功能,相关技术应用范围广泛并且前景广阔,是落地实现非常成熟的技术。

简略地将原理进行概括成:利用基于卷积神经网络的深度学习方法,对图像进行特征提取,学习并理解相邻像素间关系,去除某部分信息后(杂物),通过之前已学习到的知识对需填充部分进行预测并生成,得到干净不失真的修复图片。

如何学习以上技术,可以参考以下学习资料:

(1) 推荐的论文

【每周CV论文】初学深度学习图像修复应该要读的文章

【每周CV论文推荐】 初学GAN必须要读的文章

【杂谈】那些底层的图像处理问题中,GAN能有什么作为?

(2) 有三AI知识星球和秋季划图像质量组

【通知】如何让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核,可深入学习有三秋季划4大领域32个方向

自荐与推荐AI相关产品

更多的AI产品介绍和剖析,可以查看本文末的往期产品介绍,另外,欢迎加入有三AI产品群,自荐与推荐产品,并讨论相关内容。 有三AI知识星球

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原始发表:2020-08-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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