语义理解

语义理解意味着人工智能知道某个区域是一张脸、一片天空、一张桌子或一棵树，而不仅仅是彩色像素的集合。这种概念层面的理解可以实现上下文感知的编辑决策。当移除站在海滩上的人时，人工智能知道它应该以适当的比例和视角用沙子、海洋和天空填充该区域，而不是简单地复制附近像素的纹理。语义理解使现代人工智能编辑看起来自然而不是机械。\n\n照片修复证明了语义理解的重要性。一张损坏的老式照片上的人脸上有很大的裂痕。如果没有语义理解，修复工具可能会用附近的背景纹理填充撕裂处或产生模糊的污点。通过语义理解，人工智能可以识别受损区域是一张脸，了解面部结构和对称性，并重建与周围环境（肤色、大致年龄、照明方向）相匹配的合理面部特征。\n\n语义理解存在一定的复杂性。基本分割识别对象类别（人、汽车、树）。更深入的理解可以识别关系（人坐在椅子上，汽车停在建筑物前）。最先进的模型了解物理原理（阴影与光源相反，反射出现在闪亮的表面上），并且可以生成遵守这些规则的内容。 \n\nMagic Eraser 的 AI 在其整个功能集中展示了语义理解。对象删除会生成上下文适当的填充内容。即使在复杂的场景中，背景去除也能识别主体。 AI FilAI Fill 提供尊重场景视觉逻辑的新内容。这种理解可以通过简单的用户交互产生专业品质的结果。 AI 语义理解的深度随着每次模型更新而不断扩展，从而实现日益复杂的编辑决策，例如理解材料属性、预测光线如何与不同表面相互作用，以及在物体投射阴影、产生反射或遮挡背景元素的重建区域中保持物理合理性。