近日，美國麻省理工學院的MIT計算機科學與人工智能實驗室(MIT-CSAIL)開發(fā)出了基于人工智能助力的圖像處理編輯工具SemanticSoft Segmentation，能夠自動化進行對象選擇，高效處理對象和毛發(fā)邊緣的摳圖能夠迅速地分離出前景人物和背景。

該工具能夠應用AI技術將圖片的主題對象人物和背景區(qū)分成不同區(qū)塊，對比PS工具的繁瑣操作，這些利用AI摳出的對象邊緣清晰且自然，且細節(jié)保留的非常豐富，可以非常便利地將背景替換，而且看不出痕跡。當然團隊利用了神經(jīng)網(wǎng)絡處理圖像特性，并且在處理圖像軟性邊緣時通過大量算法做出取舍決定。

負責人表示，這些圖像的棘手之處在于，并非每個像素都只屬于一個物體。很多情況下，你很難確定哪些像素屬于背景，哪些屬于特定的人。而該實驗室則通過使用機器學習來自動化照片編輯過程中的多個步驟，它分析原始圖像的紋理和顏色，并將其與神經(jīng)網(wǎng)絡收集的圖像中物體的實際信息相結合。

SemanticSoft Segmentation目前專注于靜態(tài)圖像，團隊希望他們能夠在不久之后將之用于視頻編輯，這將推動其在電影制作中的應用。