人工智能无处不在。从这个意义上说,机器学习是伟大的,因为这意味着我们不必自己做任何学习。深度学习是我们实际做这件事的新选择,而神经网络是一种令人难以置信的技术替代品,可以替代我们的大脑在睡眠中所做的事情。所有这一切,只是为了让我们免于思考。
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在摄影中,人工智能用于从选择对象到选择预设的所有内容,从确定要关注的内容到优化相机设置以适应场景。这是关于让机器做一些事情,这样我们就不必这样做了。
当人工智能真正发挥作用时
事实上,人工智能可以比我们更快地完成很多复杂的事情。这可能意味着专注于人眼,鸟,火车或蓝莓(很快,可能)比我们以前更快。很容易看出这是多么有用。它正在引领体育和野生动物摄影的革命,以及跟踪快速移动的物体并使其保持焦点的能力。
累进式保险
这其实并不是什么新鲜事。相机已经有一段时间了基于主题的跟踪模式 - 您可以识别物体或区域,相机可以在场景中跟踪它。改变的是,相机现在知道这些感兴趣的对象是什么(其中许多对象),并且可以在画面中为您定位它们。这与更强大的自动对焦算法和镜头中更快,更强大的自动对焦致动器一起出现。
其次,最新的照片编辑AI可以使我们免于手动进行复杂而困难的选择。Skylum Luminar凭借AI驱动的天空选择和替换,用于人像增强的AI面部和特征识别以及AI主题和背景遮罩引领了这一领域。
其他软件也在做同样的事情。Photoshop有自己的AI天空替换功能,Lightroom有一个非常有效的天空和主题遮罩工具,非常不可思议且准确无误。
当人工智能开始接管时
目前为止,一切都好。人工智能绝对可以帮助我们更轻松地实现我们的创意目标。但是,当它开始干扰创作过程本身时会发生什么呢?人工智能是否开始告诉我们要拍摄什么,如何拍摄以及编辑时应该是什么样子?
Luminar将使用AI分析照片的内容,然后建议模板(预设)以使其看起来很棒。Lightroom 提供 AI 驱动的预设建议。
这一切似乎都无害,对于仍在探索不同视觉风格的初学者来说也许是理想的选择,但它也引导人们走向机器学习算法所建议的广泛的、通用的“品味”。
我们是否可能走向一个每个图像都是“好”但相同的未来。一个普遍能力的未来,视觉价值由算法决定,由从未拍摄过照片但知道如何分析数据的人编码。
很容易陷入这个想法,有一个普遍的“好”选择,“好照片”或“好”的造型选择。这是培育成像自动机竞赛的好方法,并确保我们再也不会有薇薇安·迈尔,亨利·卡蒂埃·布列松,安妮·莱博维茨或比尔·勃兰特。
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