机器如何解释美丽的风景?毕竟,有些风景是美丽的,因为它们牵引着人类的情感,这是机器所缺乏的。其他的景观,尤其是沙漠沙丘,看起来就像机器人的眼睛。为了帮助,在周一谷歌引入了一个神经图像评估来找出最美观的图像。
该评估使用了一个由人类标记的数据进行训练的深度神经网络。它被训练用来预测一个典型的用户在技术上好看或具有审美吸引力的图像。根据谷歌的说法,它可能被用于智能照片编辑,提高视觉质量,或编辑图像中感知到的视觉错误。Edits包括对亮度、高光和阴影的最优级的建议,这类似于Adobe在10月份展示的人工智能工具(尽管奥多比的人工智能可以将整个场景缝合在一起)。
如果有的话,谷歌评估借鉴了参考图片,但如果没有,它使用统计模型来预测图像质量。我们的目标是获得一个能与人类感知相匹配的质量分数,即使图像是扭曲的。谷歌已经发现,评估的分数与人类评分员的分数相似。
有一天,该公司希望人工智能能够帮助用户挑选出许多最好的照片,或者提供关于摄影的实时反馈。但就目前而言,这些模型仍然是在康奈尔研究论文中发表的概念证明。
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