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到底實現AI有哪些方法?手機AI攝影的三個流派

JIWa_melux_net ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-03-30 16:50 ? 次閱讀

在咱們身邊,有一個鐵打的定律,那就是一個東西或者名稱火了,馬上就會群起而模仿之。久而久之,這種“微創新”甚至“不用創新”的方式,被國人冠名為“山寨文化”。

互聯網領域則更是如此,團購火了能百團大戰,O2O火了能全面“開O”,共享經濟火了,愣是連男友女友都能“共享”。

山寨得多,就連技術都可以山寨。比如到了今年,全面屏等技術普及之后,AI似乎成為了各手機廠商普遍希望蹭到的熱點。

那么問題來了,到底實現AI有哪些方法,各種方法最終又會得到什么結果呢?讓我們先從攝影說起,聊一聊手機AI攝影的三個流派。

流派一:用芯片提供AI攝影通用加速

去年,華為發布了搭載NPU的麒麟970芯片開始,之后蘋果也公開了A11仿生神經芯片。從后來華為、榮耀的相關搭載產品,以及蘋果iPhoneX來看,基于AI專用芯片來實現手機的AI攝影功能,是這類手機的核心AI能力。

這可以看做是手機AI攝影的第一個流派:芯片派。

從底層芯片開始做AI處理能力。有兩個層面的目的,一是在硬件里完成終端AI計算,可以保證攝像任務的實時性和安全性。畢竟攝影任務上傳到云端計算有卡頓可能,斷網后無法工作,圖片上傳服務器面臨的數據危險也是顯而易見的。

另一方面,芯片派容易被忽略的目的,在于對AI攝影任務進行通用加速。比如有的玩法要人臉識別,有的直播要讀取動作指令,有的濾鏡要搞空間處理,把這些全擠在CPUGPU上手機馬上會進入龜速狀態,用云處理無法支持不說,更喪失了實時體驗。APP的攝影需求有千千萬,目前來看只有在終端有AI處理單元才能滿足這些“未知需求”。

說到底,基于芯片的AI攝影到底有哪些體驗呢?

華為Mate10、榮耀V10以及iPhone X的能力數據說明,AI攝影可以體現在識別、動作捕捉、光影分析、AR等幾個方面。

比如iPhoneX利用A11仿生芯片,可以與結構光傳感器、深度陀螺儀進行結合,處理人臉、AR等任務,并可以快速處理圖像識別。

接下來,榮耀、華為的新產品,以及新一代iPhone必然會繼續這條路。

這個流派的優點在于,用戶可以體驗到AI的多樣化和增長性,手機里不是一成不變的AI體驗,而是可以隨著生態和技術的發展不斷進化。但問題是芯片流的門檻很高,需要研發的巨大投入和長達幾年的等待周期。

流派二:基于攝像頭搞AI

第二個AI手機攝影流派,不能不提到讓人愛恨糾葛的谷歌。

眾所周知,谷歌是不大力押注硬件技術的,而是在戰略上選擇強打AI算法優勢和云計算強項。這個被谷歌稱為AI First的戰略,已經體現在谷歌各種穿戴、家庭以及移動設備上,其中pixel系列手機也不例外。

去年推出的谷歌pixel2,給出了一個非常特別的AI攝影模式,它沒有專屬的AI芯片,卻利用算法和AI圖像處理單元完成了動態模糊攝影等攝影能力的補償。甚至把攝像頭切割成非常復雜的成像單元,來供給算法端實現對景深、空間感的AI計算。

這種“吃力不討好”的方式,大概也只有谷歌會做。背后的核心原因,一方面是谷歌希望用戶適應所有數據都上傳到谷歌云的生活方式,另一方面也是希望加強AI優勢的商業化通道。

谷歌手機的AI秘訣,不在底層芯片里,而是在攝像頭區域里藏了一顆專用圖像處理協處理器,即ImageProcessing Unit (IPU),專門用來結合云計算與算法集群處理AI拍照與視頻任務。

但這樣做的問題是圖像任務會在專門的部件里處理,并且極大程度依賴云計算。但確實一定程度上繞開了開發芯片的難度,彌補了谷歌硬件上的弱勢。這種劍走偏鋒,讓手機各部件自行AI的思路,有賴于谷歌強絕天下的算法積累,以及云計算處理能力。缺點是:除了谷歌大概沒有人可以嘗試。

流派三:搞個帶算法的APP算了

在手機AI概念火熱起來之后,國內手機廠商似乎很快就按耐不住了。雨后春筍版的“AI攝影”字樣應運而生,于是也催生了AI攝影的第三個流派:APP派。

所謂APP派很好理解,想一想我們用的各種美顏拍照相機、動態美顏錄制應用等等,這些能力,在今天基本都要用到AI算法來實現更好的效果。比如美圖秀秀旗下的美圖相機,就是在APP里集成了機器學習算法,用來識別拍攝人像和背景、光源間的關系,從而把人像分離出來。

假如把這種基于算法的“AI應用”或者“AI濾鏡”,直接搭載到產品攝像頭里,說這是AI攝影功能,行不行呢?好像,大概,可能,也可以吧?

這類手機的問題,在于芯片和攝像頭中缺乏專項處理AI任務的單元,一旦運行高負載的AI任務就需要呼喚云端。而云端的響應速度不夠,就可能導致AI攝影的識別率和準確率下降。

舉個例子,處理夜拍效果時,手機需要運用光源捕捉、空間捕捉等AI算法,從而實現夜晚中清晰拍照和光源還原。

而這類APP派假如要加載夜拍類的AI應用就有點尷尬了。因為這類深度學習的負載很大,用傳統移動芯片+云計算來跑這類AI拍攝任務,會出現黑夜一層層褪去,半天無法對焦。拍照之后又要上傳到云端進行很長時間“處理”,精準度和體驗都很差。而一旦沒網就更麻煩了。所以我們能看到的是,目前大部分國產手機宣傳所謂的AI拍照時,都絕口不提夜拍、動作捕捉等復雜任務。

于是,這個流派中消費者看到的宣傳材料里的“AI拍照”,也就變成了整個手機的全部AI能力。其實這些能力弄個不算太差的手機下載個相關APP就可以實現了,單獨作為一款產品的主要宣傳材料就有點奇怪。

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原文標題:AI手機攝影暗藏三大流派,哪一種能帶來更好的用戶體驗

文章出處:【微信號:melux_net,微信公眾號:人工智能大趨勢】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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