Học sâu

Học sâu đã thúc đẩy những tiến bộ lớn trong việc chỉnh sửa ảnh bằng AI kể từ năm 2012, khi mạng lưới thần kinh sâu lần đầu tiên chứng minh độ chính xác nhận dạng hình ảnh siêu phàm trong cuộc thi ImageNet. Các mạng có hàng chục hoặc hàng trăm lớp có thể học cách hiểu nội dung hình ảnh ở nhiều mức độ trừu tượng. Các lớp đầu phát hiện các tính năng đơn giản như cạnh và màu sắc. Các lớp ở giữa kết hợp chúng thành kết cấu và hình dạng. Các lớp sâu nhận dạng các đối tượng và cảnh hoàn chỉnh. Sự hiểu biết về thứ bậc này là yếu tố cho phép các công cụ AI đưa ra quyết định chỉnh sửa thông minh dựa trên nội dung hình ảnh.\n\nTác động thực tế của deep learning đối với việc chỉnh sửa ảnh có tính chất biến đổi. Trước khi học sâu, các công cụ tự động dựa trên các quy tắc thủ công và phương pháp phỏng đoán đơn giản. Việc xóa nền yêu cầu người dùng phải nhấp vào các cạnh gần. Việc loại bỏ đối tượng để lại các hiện vật có thể nhìn thấy được. Cải thiện hình ảnh được áp dụng các điều chỉnh thống nhất. Học sâu đã thay thế những hạn chế này bằng các công cụ hiểu những gì họ đang xem và phản hồi tương ứng.\n\nHọc sâu yêu cầu các tập dữ liệu đào tạo lớn và tài nguyên tính toán đáng kể. Việc đào tạo một mô hình hình ảnh hiện đại có thể yêu cầu hàng triệu hình ảnh và nhiều tuần xử lý trên phần cứng chuyên dụng. Tuy nhiên, sau khi được đào tạo, mô hình có thể xử lý từng hình ảnh riêng lẻ trong vài giây hoặc mili giây. Sự bất đối xứng này — đào tạo tốn kém, sử dụng rẻ — là lý do tại sao các công cụ hỗ trợ deep learning có thể mang lại kết quả chất lượng chuyên nghiệp với mức giá dễ tiếp cận cho người tiêu dùng.\n\nBộ sản phẩm Magic Magic Eraserire được xây dựng trên công nghệ deep learning. Các mô hình hỗ trợ loại bỏ đối tượng, trích xuất nền, nâng cao hình ảnh và tạo nội dung đều là các mạng thần kinh sâu được đào tạo trên các bộ dữ liệu ảnh lớn. Những mô hình này tiếp tục được cải tiến khi kỹ thuật đào tạo tiến bộ và dữ liệu đào tạo ngày càng phát triển. Mỗi thế hệ mô hình kế tiếp đều mang lại kết quả tốt hơn có thể đo lường được — khả năng phát hiện cạnh tốt hơn, tạo nội dung chân thực hơn và tái tạo màu chính xác hơn — có nghĩa là cùng một quy trình người dùng tải ảnh lên và nhấp vào nút sẽ tạo ra kết quả ngày càng chuyên nghiệp hơn khi các mô hình deep learning cơ bản được tinh chỉnh và đào tạo lại trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn hơn, đa dạng hơn.