Adobe的人工智能平台Sensei,开放了4项能力:自动裁切,图像质量评估,图像主体提取,图像内容识别

15000+跨学科人群,机器学习、量化交易、物联网、区块链、产品、建筑设计、服装设计、珠宝设计、音乐、艺术等。

今天在整理人工智能设计师指南v1.0的时候,再翻了一下Adobe Sensei,发现Adobe已经把这个人工智能平台开放出来了,官方介绍了本次开放的4项基本能力,总的来说,主要是对照片的一些分析跟自动化的任务,比如评估照片的质量,从美学维度来考虑,自动识别图像内容、主体区域等自动化的任务。

期待已久的自动抠图功能并没有达到商用的准确率,所以暂时我们还不能在Sensei中体验到。

Adobe Sensei 人工智能和机器学习框架在酝酿了2年多后,终于开放了4项能力:

  • auto swatch

  • auto tag

  • body crop

  • image quality

1

image quality

关于imagequality有10个维度的指标,从构图、色彩、图像内容、灯光、景深、三分法则等评估,具体如下:

  • Quality - 总分

  • Balancing Element - 整体构图的平衡程度如何

  • Color Harmony - 颜色的和谐程度

  • Interesting Content - 图像是否包含有趣的内容

  • Interesting Lighting - 有趣的灯光,检测五彩缤纷的灯光效果,例如夜景,日落,有趣的灯光效果......

  • Repetition - 是否在照片中有重复的图案,构图......

  • Symmetry -对称,基于构图和对象的对称性

  • Depth of Field - 景深

  • Object Emphasis - 检测是否有主体物体

  • Rule of Thirds - 摄影三分法

  • Vivid Color -色彩鲜艳程度

检测结果如下图所示:

2

body crop

把图像中的人体裁切出来,返回的是一个矩形框:

{
"H":471.323,
"W":472.434,
"X":45.23,
"Y":145.43
}

3

auto swatch

自动提取主要颜色的色板,并且提取图像中具有代表性的区域,返回的是矩形框,如下图,分别提取图片中的一个最具代表性的区域:

4

auto tag

给图片打标签,这个功能跟目前各大厂提供的图像内容识别是类似的,如下图:

值得特别关注的是auto swatch跟image quality功能,auto swatch不是简单的提取颜色,而是结合起来,提取图像的代表性区域,比较典型的应用是服装行业的面料的提取,image quality对影楼拍摄的大量照片,可以快速挑选出质量较高的摄影作品。正好mixlab前阵子更新了一篇《拍照时怎样摆姿势好看?前端玩转AI之posenet指南》,我们可以结合起来,对此AI摄影师技术升级一波~

不管怎么说,sensei 是目前市面上最懂设计师的AI

以上为全文。

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