下一代小米AI相机曝光：完全替代滤镜 8K视频成主流

小米先容称，传统的AI相机的做法，凡是分成两个部门，一是辨认，二是后处理赏罚。

前者通过神经收集来“认知”当前拍摄的场景，后者按照差异的场景，行使一些传统的方法来针对特定场景做一些优化，好比加一些非凡的滤镜。所谓“AI“，着实只有前面的辨认部门跟AI挂钩。

这种方法最大的题目是只能针对特定的几个预设好的场景来做优化，而且针对统一个场景，只能回收一样的模板来处理赏罚，而没有针对当前的色彩，光影等做一些更有针对性的局部优化，结果会大打折扣。

AI相机2.0具体技能详解

为了办理传统AI相机只能行使牢靠模板、针对预设场景优化的题目，相机算法团队开创性的将传统的场景感知拓展成为全方位的色彩、比拟度、光影等内容感知。

同时，小米还行使了深度神经收集对整个画面举办全局和局部的说明，获取到最优的画面结果，而且及时地对画质举办加强。以是，新一代的AI相性可以或许对全部的场景举办有针对性的画质晋升。

可以说，对付同样的一片草地，在差异的光照，角度，乃至配景下，新的AI相机城市有纷歧样的优化结果。

原片和AI相机的比拟

小米的技能把辨认+处理赏罚合二为一，一站式的实现了AI修图师的结果。为了实现上述成果，小米在以下几方面举办了技能创新。

（1）数据天生

AI相机2.0的方针是可以或许发生美的图片，这就包罗要对原图做噪声，亮度，颜色，比拟度，动态范畴等多个维度举办调解。

对付深度进修而言，这样的实习集很难获取。除了和团队中的计划师相助PS了数万张手机拍张数据之外，小米也网络了许多收集上的高分图片作为方针，行使GAN收集举办实习。

小米行使的GAN收集是two path GAN，跟cycle GAN 较量相同，可以或许担保天生收集天生的图片跟原图片的内容保持同等，仅仅去优化一些我们但愿对原图举办优化的维度。

Two Path GAN表示图

（2）实习进程

在实习的进程中，小米行使的loss首要有consistency loss，similarity loss， total variance loss ， adversarial loss，通过差异的weight 来节制天生收集的优化偏向和手段。

下面将从实习机制、帧间同等性处理赏罚、开关模块这三个方面来具体描写实习进程：

> Teacher – student 机制：

天生器收集实习竣事后，以天生器收集作为teacher 收集，一个更轻量级的收集作为student 收集举办进修。在轻量级的收集中我们插手了自相似图（self-similarity map）作为guidance map来实现相似布局和地区的结果只管同等。

Teacher-Student收集

> 帧间结果同等性：

因为每帧城市做处理赏罚，帧间结果必要不变，不然在视频和预览的时辰就会轻易呈现跳变。可是上述的实习是在图片上做的，因此，在实习student收集的时辰小米添加了帧间相似度loss，以担保帧间的结果同等。

帧间相似度Loss

> 开关module：

轻量级收集因为参数较量少，对付差异特点的风景不轻易做到对应结果，因此小米在实习的进程中插手了switch module，这个模块的浸染就是可以或许通过判定差异的风景来选择差异的结果，有用的实现了针对差异的场景做差异的处理赏罚的结果。

Switch module

（3）处理赏罚速率

在实现AI算法2.0中，尚有一个最大的技能挑衅是计较劲。

众所周知，针对图像像素处理赏罚的深度神经收集的计较劲极高，敌手机的计较手段是一个很大的检验，而小米除了要实现预览及时处理赏罚，所见即所得的结果之外，更“失常”的要求能针对一亿像素的原片举办处理赏罚。

为了实现这两个看似不行能的使命，团队的攻城狮们对付神经收集的优化到达了每个四则运算都去细抠的水平。除了行使常见的收集减枝，收集压缩的技能，小米还缔造性地提出了一种新的基于导向图的开关收集结。

这个收集不只仅可以使得收集参数和计较劲大幅降落，也可以满意优化的多样性要求（噪声，亮度，颜色，比拟度，高动态等等），最终得以将全新的AI相机揭示给用户。

基于导向图的开关收集布局

小米方面透露，团队已经紧锣密鼓的开始了下一代AI相机技能的研发事变，在新的一代中，争取在如下几个维度上取得打破：

更多气魄威风凛凛: 

我们在探求一种可以通过较量有限的数据集来快速实习一种新的气魄威风凛凛的技能，这样可以在很短的时刻内增进许多用户喜好的气魄沤背同最后可以完全更换滤镜成果，乃至可以应承用户自界说照相气魄威风凛凛。

更多维度: 

除了色彩维度之外，我们打算用相同的技能来处理赏罚亮度、比拟度等差异的维度，美满的复制一个专业修图师的大部门事变，全方位的晋升照相和视频的整体画质和观感。

进一步优化机能: 

8K视频已经逐渐成为主流，因此对我们算法的处理赏罚时刻和内存占用提出了更高的要求，我们也在做进一步的优化。

本文素材来自互联网

（编辑：湖南网）

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