设计师你们还坐的住吗？2021 PS 进入人工智能 P 图时代
与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。
这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。
与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。
人工智能驱动的图像和视频编辑
Adobe 的 AI 平台 Sensei 现在已集成到其 Creative Cloud 套件的所有产品中。今年的 Max 活动上展示的功能之一是 Photoshop 中的自动蒙版工具，使用者只需将鼠标悬停在对象上即可选择该对象。
一个类似的功能会自动为它在场景中检测到的所有对象创建遮罩层。
自动遮罩功能可以节省大量时间，尤其是在编辑对象具有复杂轮廓和颜色，并且使用经典工具很难选择的图像中，效果会很明显。
Adobe 还改进了神经过滤器，这是去年添加到 Photoshop 的一项功能。神经过滤器使用机器学习为图像添加增强功能。许多滤镜适用于人物肖像和图像。例如，您可以应用皮肤平滑、将妆容从源图像转移到目标图像，或更改照片中主体的表情。
其他神经过滤器也进行了更改，例如为黑白图像着色或更改背景景观。
Max 活动上还公布了一些预览和即将推出的技术。
例如，Adobe 照片集产品的一项新功能称为“In-between”，它会拍摄两张或多张以较短间隔拍摄的照片，并通过自动生成照片中间的帧来创建视频。
正在开发的另一个功能是“on point”，它通过用户提供参考姿势来帮助您搜索 Adobe 庞大的库存图像库。例如，如果您提供一张人坐着并伸出手的照片，机器学习模型将检测该人的姿势并找到其他人处于相似位置的照片。
AI 功能也已添加到 Lightroom、Premiere 和其他 Adobe 产品中。
人工智能产品的挑战
当单独查看 Adobe 的人工智能功能时，它们都不是开创性的最新技术。
虽然 Adobe 没有在此次活动中提供任何架构或实施细节，但任何一直关注 AI 研究的人都可以立即将 Max 上展示的每个功能与过去几年在机器学习和计算机视觉会议上发表的一篇或多篇论文和演示相关联。Auto-masking 使用深度学习的对象检测和分割，这是一个最近取得巨大进展的研究领域。
使用神经网络进行风格迁移是一项至少已有4年历史的技术。支持多个图像生成功能的生成对抗网络 (GAN) 已经存在了7年多。事实上，Adobe 使用的许多技术都是开源且免费提供的。
Adobe AI 背后的真正天才不是卓越的技术，而是公司向客户交付产品的策略。
成功的产品需要具有差异化价值，才能说服用户开始使用它或从旧解决方案切换到新应用程序。
将深度学习应用于不同的图像处理应用的好处非常明显。它们可以提高生产率并降低成本。深度学习模型的提供可以帮助那些没有专业图形设计师的技能和经验的人降低艺术创造力的困难。在自动屏蔽和神经过滤器的情况下，这些工具甚至可以让有经验的用户更快更好地解决他们的问题。一些新功能，例如“In-between”功能，正在解决其他应用程序尚未解决的问题。
但除了卓越的功能外，成功的产品还需要以一种无摩擦且具有成本效益的方式交付给其目标受众。例如，假设开发了一个最先进的深度学习驱动的神经过滤器应用程序，并希望在市场上销售它。目标用户是已经在使用 Photoshop 等照片编辑工具的图形设计师。如果他们想应用神经过滤器，他们必须不断地在 Photoshop 和这个应用程序之间移植他们的图像，这会导致过多的摩擦并降低用户体验。
深度学习技术本身的应用成本也是个问题。许多用户设备没有运行神经网络的内存和处理能力，需要基于云的处理。因此，产品必须设立服务器，开放网页API，还要确保云服务的可用性。只有当接触到大量付费用户时，才能收回此类成本。
另外，还必须弄清楚产品的获利方式，同时还要让用户对使用它感兴趣。一款产品是基于广告的免费产品、免费增值模式、一次性付款还是订阅服务？大多数用户都不愿意使用付费方式过多的产品。
还需要一个外展策略，让产品在目标市场上可见。最后，需要规划好路线来不断迭代和改进产品。例如，使用机器学习来增强图像，将需要一个工作流程来不断收集新数据，找出模型失败的地方，并对其进行微调以提高其性能。
Adobe 人工智能战略
Adobe 已经在图形软件市场占有很大的份额，每天有数百万人使用，公司在接触其目标市场方面没有问题。
每当有新的深度学习工具，Photoshop、Premiere 和 Creative Cloud 等应用很快就能通过插件集成这些AI工具，供用户使用。用户无需付费或安装任何新应用；他们只需要将新插件下载到他们的应用程序中。
过去几年，Adobe 逐步将这些AI功能从插件过渡到云，也为深度学习无缝集成到其应用程序铺平了道路。现在，Adobe 的大部分 AI 功能都在云中运行。对其用户而言，基于云的功能的体验与使用直接在他们自己的设备上运行的过滤器和工具没有什么不同。同时，通过云服务的规模化效应，Adobe可以极大提升深度学习推理工具的成本效益。
这就是为什么大多数新的 AI 功能都免费提供给已订阅 Creative Cloud 的用户的原因。
基于云的深度学习模型为 Adobe 提供了运行非常高效的 AI 工厂。用户在云上使用 Adobe 的机器学习模型时，其数据也会反过来促进 AI 工具的性能提升。
将人工智能技术和机器学习模型真正集成到产品中，并可持续的稳定盈利是一个非常困难的任务，这是大多数公司无法实现的。
Adobe 却是一个有趣的例外。
参考链接：
https://thenextweb.com/news/ai-driving-powerful-photoshop-features-and-shaping-adobe-product-strategy-syndication
相关文章：
图像处理之噪声---椒盐，白噪声，高斯噪声三种不同噪声的区别
白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率ÿ…
发现一个“佛系记账本”
因为这是一款微信小程序，张小龙大力推崇的“用完即走”完美地适合记账应用。 不用下载、不用安装、不用注册、不用各种授权，只要从微信进入，就能记账，账本只与微信关联。 换手机、换PAD都无所谓，只要登录微信ÿ…
YSLOW法则中，为什么yahoo推荐用GET代替POST？
原文：http://www.cnxct.com/use-get-for-ajax-requests-why/ 背景：上上周五，公司前端工程师培训，提到前端优化的一些技巧，当然不能少了yahoo yslow的优化法则。其中有这么一条“Use GET for AJAX Requests”࿰…
Python 多进程、协程异步抓取英雄联盟皮肤并保存在本地
作者 | 俊欣来源 | 关于数据分析与可视化就在11月7日晚间，《英雄联盟》S11赛季全球总决赛决斗，在冰岛拉开“帷幕”，同时面向全球直播。在经过了5个小时的鏖战，EDG战队最终以3:2战胜来自韩国LCK赛区的DK战队，获得俱乐部…
QT 5.4.1 for Android Ubuntu QtWebView Demo
QT 5.4.1 for Android Ubuntu QtWebView Demo 2015-5-15 目录 一、说明： 二、参考文章： 三、QtWebView Demo在哪里？ 四、Qt Creator 3.4.0能打开QtWebView Demo？ 五、Qt Creator如何生成AndroidManifest.xml？ 一、…
硬改TP-Link WR841N v8刷breed和OpenWrt
找到了以前的路由器，想刷OpenWrt但版本是TP-Link的WR841N v8版，上网查过才知道，是专门面向国内发布的严重缩水版国际版的Flash是4M，内存RAM是32M，国内版是2M/16M，不过论坛上也有人说到手的Flash是4M的。(Op…
Facebook的实时Hadoop系统
原文地址： http://blog.solrex.org/articles/facebook-realtime-hadoop-system.html作者：杨文博Facebook 在今年六月 SIGMOD 2011 上发表了一篇名为“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook”的会议论文 (pdf)，介绍了 Facebook 为了打造一…
Ka的回溯编程练习 Part1|整划什么的。。
1 #include<stdio.h>2 int search(int s,int t);3 void op(int k);4 int res[1001]{1},n;5 int main()6 {7 //scanf("%d",&n);8 n10;9 search(n,1); 10 return 0; 11 } 12 int search(int s,int t) //当前数的大小s，个数n 13 …
开发者关心的十个数据库技术问题
作者 | 雷海林 责编 | 田玮靖出品 | 《新程序员》如今，数据库越来越受到业界的广泛关注，许多高校毕业生及资深技术人也逐渐投身于数据库产业。《新程序员002》经过用户、专家调研，收集汇总了十个开发者关心的数据库技术问题，…
使用T-SQL语句操作数据表-更新数据
使用update语句更新表中的数据。也就是修改表中的数据。update语法格式：update <表名> set <列名更新值> [where <更新条件>] 解释：update 是更新数据名， 表明是更新数据set 是必要的， 后面可以紧随多个数据列的…
Category Archives: Linux
原文地址：http://blog.solrex.org/articles/solrex-linux-cheatsheet.html Cheatsheet：原意是考试的时候带的小抄，所以说是 cheat（作弊） sheet。在计算机科学领域里，主要是指记录一些难记命令或者操作的快查…
利用 OpenCV+ConvNets 检测几何图形
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 导读 人工智能领域中增长最快的子领域之一是自然语言处理（NLP），它处理计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何编程计算机以处理和理解大量自然语言数据。 自然语言处理…
《Linux实践及应用》
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 《Linux实践及应用》 本书以RedHat 9.0为蓝本，系统地介绍Linux的基础知识、Linux系统的安装与配置、常用命令，以及如何进行Linux系统管理和基本的网络服务设置（包括如何设置DNS服务器、…
找不到包含 OwinStartupAttribute 的程序集
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 尝试加载应用时出现了以下错误。 找不到包含 OwinStartupAttribute 的程序集。找不到包含 Startup 或 [AssemblyName].Startup 类的程序集。 若要禁用 OWIN 启动发现，请在 web.config 中为 appSetting owin:A…
Imagination 推新款GPU IP，首次实现桌面级光线追踪效果
游戏界被炒得最热的概念可能就是光线追踪技术了，不仅仅是PC端的游戏。光线追踪所展示出来的画面效果也确实惊艳，可以让我们感叹到图像技术达到的一个新高度。 但是实际上，光线追踪并不是一个新技术。10年前，光追就是游戏玩家茶余…
percent之集合
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 这个留到明天再来写吧,今天把hub剩下的坑填掉. 转载于:https://my.oschina.net/u/2011113/blog/416458
Mr. Process的一生－Linux内核的社会视角 (2)启动
原文地址： http://www.manio.org/cn/startup-of-linux-view-of-society.html 其实这才应该是这一系列文章的第一节，因为这篇文章讲的是盘古开天地的事。话说Mr. Process是一个现代人，但是，只要是人，总该有个祖先。人们…
深入研究ConcurrentHashMap 源码从7到8的变迁
ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap 1 为什么要使用ConcurrentHashMap 线程不安全的HashMap HashMap是Java中最常用的一个Map类，性能好、速度快，但不能保证线程安全，它可用null作为key/value HashMap的线程不安全主要体现在resize时…
IANA定义的常见服务的端口号列表
最新明细：http://www.iana.org/assignments/port-numbers 几个重要常见端口： 21 FTP 22 SSH 80 HTTP 443 HTTPS 1433 MSSQLserver 3306 MySQL 11211 memcached
oracel 服务详细介绍
中的方法成功安装Oracle 11g后，共有7个服务， 这七个服务的含义分别为： 1. Oracle ORCL VSS Writer Service： Oracle卷映射拷贝写入服务，VSS（Volume Shadow Copy Service）能够让存储基础设备&…
使用 Python 开发一个恐龙跑跑小游戏，玩起来
作者 | 周萝卜 来源 | 萝卜大杂烩 相信很多人都玩过 chrome 浏览器上提供的恐龙跑跑游戏，在我们断网或者直接在浏览器输入地址“chrome://dino/”都可以进入游戏 今天我们就是用 Python 来制作一个类似的小游戏 素材准备 首先我们准备下游戏所需的素材，比…
了解和入门注解的应用
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一、概述 jdk的java.lang包中提供的最基本的annotation 1、SuppressWarnings("deprecation") package staticimport.annotation;SuppressWarnings("deprecation") public class AnnotationTest {pub…
Linux下开发优秀链接
不得不说CSDN博客这次改版变化很大，但是友情链接功能太脆弱了。 只有自己写个帖子，不断更新吧。Linux基础 Linux内核mirrors163LVS中文站点 孙海龙 howtoforge.com 地中海东岸的蒲公英 服务器运维与网站架构 Nginx中文维基 ACME Bory.Chan Tim[后端技术]…
Q 版老黄带着硬核技术再登场，有点可爱，很有东西
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 看到下面这个老黄是不是觉得很Q~ 11月9日，GTC 大会再次来了，英伟达创始人兼CEO黄仁勋再次从自己虚拟厨房走出来。 本次 GTC 大会都有哪些亮点呢？ Q 版黄仁勋 英伟达展…
linux第七章《档案与目录管理》重点回顾
转载于:https://www.cnblogs.com/wubingshenyin/p/4514969.html
Effective java 43返回零长度的数组或者集合而不是null
转载于:https://www.cnblogs.com/limingxian537423/p/8391285.html
《Unix网络编程卷1-套接字联网API》第一个例子编译 不通过问题解决
《Unix网络编程卷1-套接字联网API》是本好书。 但是第一个例子不是很好编译。 需要如下步骤： 本人机器CentOS 5.4 1.下载源码 unpv13e解压到任意目录 然后按其readme文件操作./configure # try to figure out all implementation differencescd lib # bu…
angularJs的学习笔记-01(创建项目)
1，进入angular-phonecat目录 执行下面命令 git checkout -f step-0 然后访问 http://localhost:8000/app/ 页面出现 “Nothing here yet!” 现在就可以自己创建HTML，编写angular了 app/index.html <!doctype html> <html lang"en"…
一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)
作者 | 泳鱼来源 | 算法进阶本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow&a…
第163天：js面向对象-对象创建方式总结
面向对象-对象创建方式总结 1、 创建对象的方式，json方式 推荐使用的场合： 作为函数的参数，临时只用一次的场景。比如设置函数原型对象。 1 var obj {};2 //对象有自己的 属性 和 行为3 // 属性比如： 年龄、姓名、性别4 // 行…