PS 2020更新特點(diǎn)：支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾鏡，AI一鍵就能變老
Adobe的PhotoShop是很多設(shè)計(jì)師及影像玩家離不開的工具了，只要有想法，PS可以實(shí)現(xiàn)太多好玩的東西了?，F(xiàn)在PS 2020 22.0版升級(jí)了，官方支持了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾鏡，加大了對(duì)AI的支持，一鍵就能變老。
在10月更新的PS 22.0版中，Adobe帶來(lái)了五大功能升級(jí)，增加了新的“發(fā)現(xiàn)“面板，增加了云端文檔，新的圖案預(yù)覽，另外兩項(xiàng)功能就與AI有關(guān)，一個(gè)是Sky Replacement，其實(shí)國(guó)產(chǎn)安卓手機(jī)就有的魔法換天功能跟這個(gè)是一樣的效果。
還有一個(gè)就是全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾鏡（Neural Filters），它就充分利用了當(dāng)前熱門的AI技術(shù)，不需要復(fù)雜的PS操作，直接拖動(dòng)菜單就可以給場(chǎng)景著色、放大圖像，或者就是改變?nèi)讼竦谋砬椤⒛挲g、眼神以及姿勢(shì)。
官方演示的gif就是一鍵變老，只要拖動(dòng)滑塊就可以讓一個(gè)小伙子變成老頭，這樣的設(shè)計(jì)大大簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)師的工作量了。
可以預(yù)計(jì)，未來(lái)隨著AI技術(shù)在圖像處理行業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用，PS以后真的可以變成美圖秀秀那樣的一鍵美化軟件，只不過(guò)現(xiàn)在的一鍵美化用的是現(xiàn)成的模板，而未來(lái)的一鍵美圖基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，云端替你計(jì)算好效果了。
責(zé)編AJX
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4814瀏覽量
103685 -
AI
+關(guān)注
關(guān)注
88文章
35168瀏覽量
280136 -
Photoshop軟件
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
24瀏覽量
3416
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異，以下是對(duì)兩者的比較： 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ： BP
如何優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率
優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率是提高模型訓(xùn)練效率和性能的關(guān)鍵步驟。以下是一些優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的方法： 一、理解學(xué)習(xí)率的重要性 學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)在每次迭代時(shí)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，具有顯著的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)。以下是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)的分析
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹：
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對(duì)它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ba
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法
在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中，我們會(huì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工
一文詳解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (PINN) 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將微分方程描述的物理定律納入其損失函數(shù)中，以引導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程得出更符合基本物理定律的解。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)工具與框架
： TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow以其靈活性和可擴(kuò)展性而聞名，適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。 特點(diǎn)： 靈活性： Te
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Connected Neural Networks，F(xiàn)CNs），其特點(diǎn)是每一層的每個(gè)神經(jīng)元都與下
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強(qiáng)大工具，它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加，其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和傳統(tǒng)
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制
的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制的介紹： 一、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分： 記憶單元（Memory Cell） ： 記憶單元是LSTM網(wǎng)絡(luò)的核心，負(fù)責(zé)在整個(gè)序列
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 如何實(shí)現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
LSTM（長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，如時(shí)間序列分析、自然語(yǔ)言處理等，LSTM因其能夠有效地捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系而受到
Moku人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)101
Moku3.3版更新在Moku:Pro平臺(tái)新增了全新的儀器功能【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】，使用戶能夠在Moku設(shè)備上部署實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行快速、靈活的信號(hào)分析、去噪、傳感器調(diào)節(jié)校準(zhǔn)、閉環(huán)反饋等應(yīng)用。如果您
關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些概念你厘清了么~
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是
發(fā)表于 10-24 13:56
matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析
matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
發(fā)表于 09-18 15:14
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論