Sensei|AI识图再升级，Adobe要让Sensei理解“成像”
_原题为 AI识图再升级 ， Adobe要让Sensei理解“成像”
自从2016年阿道比公司（下称“Adobe”）的技术“中台”Sensei问世以来 ， 用AI优化设计师创意的同时也在激发他们的奇思妙想 。 “我们花了数十年的时间来理解人们是如何使用Adobe工具来进行设计 ， 他们的工作流程是怎样的 。 在这个过程当中 ， 我们一直在有创造力和拥有深度专业知识的领域当中训练我们的人工智能模型 。 如今Sensei在我们Creative Cloud（创意云）当中为我们Adobe产品的数百个功能提供了非常强大的支持 ， 而且我们还在研发更多的功能 。 ”2020年的MAX大会期间 ， Adobe Sensei工程副总裁Scott Prevost（斯科特·普雷沃斯特）说 。
Adobe Sensei分为三个智能领域 ， 包括创意智能、体验智能和内容智能 。 Sensei一直为现有Adobe的各项产品工具赋能 ， 把内容的艺术性和AI数据科学相结合 。 基于Sensei的框架 ， 现在已经可以在Adobe独特的数据集上进行算法训练 ， 快速、高效地构建专业化模型 ， 并在Adobe的云中进行分享 。
根据Scott的介绍 ， 成像和搜索是Sensei最为领先的领域 。
此次公布的Photoshop更新中加入了神经网络滤镜工作区 。 以智能肖像为例 ， 可帮助用户提高改变面部特征的能力 ， 例如改变人像的年龄、表情、眼睛和头部的方向、头发的厚度、姿势和颜色等 。 去年“抢先看”的天空替换功能也正式推出 ， 无论阴天晴天还是白天黑夜 ， 添加蒙版或是混合尽在一键转换 ， 这都要归功于Adobe Sensei和机器学习技术的支持 。
Adobe努力把AI功能推进到极致 ， 甚至包括了“逆向工程” ， 比如恢复智能对象可识别任何旋转、转换或扭曲变形等操作 ， 并且完成还原 。
“我们在使用Adobe Sensei的过程中必须要能够尊重客户的隐私 ， 能保证客户的数据安全 ， 同时借用各种新的方法尽可能地避免人工智能造成信息歧视 。 ”Scott说 。
Sensei的图像训练重点是理解更高层次的成像概念 ， 帮助人们更好地认知图像当中的物体和构图 ， 包括图片当中的主体以及图片主体当时所处的情绪范围等高级概念 ， 甚至让Sensei理解图像的风格和它的美学属性 。 这会让视觉搜索再上一层楼 ， 比如 ， 在合作的图库中可以通过该项技术来寻找同样颜色、构图或是指定图形在图片中出现的位置 ， 实现更加精准的、高效的搜索 。
他透露 ， 目前Adobe还投资在其他一些创意性的人工智能领域 ， 包括传统的设计、文档、自然语言的处理和语音 。 “我们更多关注的是未来新的应用程序 ， 这些应用程序必须从底层技术上使用人工智能作为它的核心技术 。 比如我刚才提到的数字化成像的技术 ， 希望数字化的成像不再是传统像素的叠加 ， 它应该更多地关注于成像物体当中物体的摆放、构图、打光 ， 对于视频来说也是如此 。 ”
或许正如Adobe CEO山塔努·纳拉延（Shantanu Narayen）所说：“人工智能和机器学习将不断地改变技术的方方面面 ， 但不管人工智能和机器学习发展到什么样的阶段 ， 机器永远没有办法取代人的创造力 。 ”
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