最近 Google 將 Al 人工智能技術應用到了影片主體和背景的分辨上,並且在影片達到 100fps 上的基礎,還能夠保證不錯的自然特效體驗。但目前只有少數 YouTube 用戶體驗。

摳圖換背景技術到現在已經有著幾十年歷史,但在通常情況下,這種工作是相當費時費力的,並且要想高效快速後期處理,還需要綠幕之類的工具輔助。例如英雄主題的荷里活科幻大片上,綠幕大範圍使用,摳圖換背景也是必不可少的。但即使使用了綠幕,在人力物力上的消耗也是不少。
但現在也有了好的技術,能夠減少人力物力的損耗。像是配合 iPhone X 等能夠記錄 3D 感知數據的攝像頭,摳圖換背景就簡單的多了。

Google AI 軟件可以檢測影片中的物體和變更背景,附上 GIF 動態效果圖。

不過值得一提的是 Google 採用的不是上面任何一種方法,而是選擇通過標籤圖像來精心訓練一個神經網絡,讓它去學習如何正確地在各種背景元素中分辨出面部特徵,比如眼睛、頭髮、嘴巴等,並將這些特徵識別出來,和背景區分開來。

神經網絡學習的最終成果是,該公司成功開發出了一套能夠跟上影片幀速、快速切換背景的系統,具備了應用到現實的基礎。在常規影片的格速為 30fps,Google 在 Pixel 2 上達成了40fps (iPhone X更是超過了100 fps)越來越高頻數影片上也得以運用。

Google 在影片分離技術中運用了機器學習的方法,讓 AI 走進生活變得更加的可能。

但遺憾的是,這項高新技術尚未全面對外開放,目前只有少數一群 YouTube 用戶能夠體驗到(Google為用戶提供了一種分享 Snapchat 風格的短影片的能力)。

希望在未來這項技術能夠得以廣泛應用,並伴隨著 Al 的發展,人工智能技術能夠越來越方便於生活。

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