新版iPhone的人像灯光效果功能十分出色，这全归功于机器学习

在公众印象中，苹果公司似乎在机器学习方面进展缓慢. AlphaGo凭借“阿富汗人”的聪明可爱的形象迅速受到欢迎，看着苹果，除了虚拟助手Siri之外，似乎没有动静.

事实上，Apple一直在将机器学习研究成果投入实际应用. 去年的iPhone 7 Plus独家肖像模式是经典应用. 在今年的新闻发布会上，苹果公司推出了一项新的相机功能-“人像光效果”，使用人像模式时可以产生各种摄影棚级的灯光效果，以使您拍摄更漂亮的人像照片.

除了配备了功能更强大的双的iPhone 8 Plus和iPhone X外，还实现了“人像光线效果”模式，这还要归功于内置的支持神经网络引擎的A11仿生处理器，从而提供了更好的硬件基础

如果您学习摄影，那么工作室里复杂的灯光一定会让您印象深刻. 即使您是外行，您也应该已经看到路边婚纱摄影中使用的反射镜. 这些工具可以人为地改变光线，从而使照片显示出摄影师期望的效果.

但是，手机只有一组手电筒，这在硬件和照明设备方面是不可避免的. 为了获得类似的人像摄影效果，Apple使用机器学习来弥补硬件的不足. 但是，此功能并不完全是人造光的创建，而是更像是在原始基础上填充面部以获得更理想的效果.

目前，只有iPhone 8 Plus和iPhone X支持人像照明，并且处于测试阶段. 有两种使用此功能的方法. 在拍照模式下，用户可以向左轻扫进入人像（人像模式），直接在取景框的下半部分选择所需的灯光效果，该效果将实时显示在取景界面中；在模式下拍照后，进入系统相册中的编辑模式以选择不同的灯光效果，然后可以像添加滤镜一样轻松地“点亮”角色的脸部.

左边是拍摄界面，右边是编辑界面，两者都可以使用人像灯光效果

人像照明效果支持多种照明效果，例如自然光，工作室照明，轮廓光，舞台灯和单色舞台灯.

图片来自苹果官方网站

就目前的官方证明而言，模拟舞台灯光的效果最好，具有伦勃朗灯光的艺术效果. 其他模式的效果并不明显，只有官方证明一直清晰，生动，令人难以置信，而我看不到对比.

但是，当我看到舞台灯光效果时，我想到的第一个应用场景实际上是……不需要特殊的背景，因此我可以轻松拍摄ID照片.

也许这种场景会成为历史

借助A11仿生芯片和新型图像信号处理器，人像光效果可以使用面部识别技术和面部深度图为对象添加浓重的阴影，聚光灯和其他光影效果，就像人为地对其进行照明一样.

根据新闻发布会上的介绍，人像照明效果通过“两步”实现了软件的照明:

顾名思义，人像照明仅用于人像摄影，在其他场景下您不能自由地“照亮”. 太凌乱的背景和光线不足也会使人觉得灯光效果不佳. 实际使用时，您仍然必须小心. 您一定不要全心投入机器学习，并想像废影片将成为大电影.

事实上，在人像照明之前很久苹果新系统人像，机器学习（或人工智能）就被用于摄影以及后来的摄影. 也许我们觉得这些技术太过“ bug”，与摄影的初衷相反，将艺术的“记录”变成了工业“生产”. 不要忘记Photoshop也给人以“伪造”的印象，而时间证明了适当的后期制作是必要的.

人像模式曾经是iPhone 7 Plus独有的，它也使用机器学习来呈现背景模糊效果. 两个具有不同焦距和光圈的镜头，每个镜头负责拍摄远处的背景和附近的肖像，然后移交给处理器，并使用机器学习算法组合成单个图像.

我想在拥有大量黄金的智能手机上实现背景虚化肖像模式. 依靠光学组件是不现实的. 手机无法安装这样的镜头. 苹果使用软件算法来解决硬件问题. 尽管效果并不完美，但保持轻薄仍然是一种实用的解决方案.

我不知道Prisma是否摩擦了人工智能苹果新系统人像，或者它是否对人工智能的繁荣做出了贡献，或者两者都没有. 简而言之，Prisma致力于将普通的图片制作成大师风格的绘画，出生后便不会着火.

Prisma的原理是“样式转换”算法，该算法通过神经网络学习图片的“样式”并将其用于另一张图片. 在后摄影时代，Prisma制作的图片是独特的艺术形式，其意义不仅仅在于此. 暂时，Prisma仍然很有趣，但是将来使用神经网络仍然很有前途. （Prisma理论论文的PDF版本）

从肖像模式到肖像光效果，Apple花了很多钱才能实现完美的后期摄影. 但是，看来许多修饰应用程序都可以达到类似的效果. 苹果使用机器学习牛刀拍摄人像吗？太小了吗？

我更倾向于认为这是Apple的有益尝试. 一方面，机器学习并没有像《壳牌中的幽灵》那样夸张，它现在更适合于小型应用程序. 从长远来看，机器学习具有广阔的前景，快速的发展，较差的硬件支持和传统的算法. 在某些情况下，机器学习可能会伸出双手.

手机摄影每年都在快速发展，这使我们能够以更简单的方式拍照和润饰图片，但这并不意味着“装备派对”就赢得了胜利. 即使Prisma可以模仿大师的风格，艺术家也不会放弃辛勤的工作. 即使人像的光效可以在一定程度上“使光”，摄影仍然是光的艺术.

机器学习可以用作辅助工具，但是暂时它不能颠覆摄影甚至艺术的本质. 摄影本身是一种发展，也许机器学习将像Photoshop一样成为摄影师的武器.

媒体喜欢挑起一些概念，称过去的2016年为VR / AR的元年，并以今年为人工智能的元年. 不能说逻辑上是错的，但是太热了. 赵塞坡有一句话很有趣:

从某种意义上说，深度学习仅占机器学习的1％，而机器学习仅占人工智能的1％.

的确，随着新iPhone的发布，机器学习人工智能再次点燃了消费市场的热情，但是企业级人工智能的增长速度仍然相对较慢. 不管是科幻小说还是硅谷黑帮，更流行的人工智能还有很长的路要走.

目前，Apple在诸如后期摄影之类的“小地方”使用机器学习的结果，这可能是一个及时的答案. 作为消费者，我们不妨给技术更多时间.

少数派将继续报告新iPhone和iOS11的所有方面. 欢迎您及时通过少数iOSApp获取最新内容.

从少数群体那里了解有关新iPhone和iOS 11的更多信息:

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-205635-1.html