AI Telefonfotografie versteckt drei große Schulen, von denen eine falsche AI ​​ist

In unserer Seite gibt es ein Gesetz von Eisen, und das ist der Name einer Sache oder Feuer, und bald sammelten sich zusammen und es nachahmen. Im Laufe der Zeit diese Mikro-Innovation ‚oder gar‘ nicht innovativ ‚Art und Weise werden die Menschen genannt als‘ Hütte Kultur‘.

Dies gilt vor allem Internet-Bereich, Feuer hundert Regimenter kaufen kann, kann O2O Feuer vollständig ‚offenes O‘, gemeinsames wirtschaftliches Feuer, betäubte sogar die Freund-Freundin kann ‚teilen‘.

Das Haus ist viel mehr, und sogar Technologie Cottage, wie die Popularität der Technologie in diesem Jahr, nach dem Vollbild, etc. AI ein heißer Handy-Hersteller in der Regel gegen der reibt will worden zu sein scheint.

Dann stellt sich die Frage: Am Ende, was sind die Methoden für die Implementierung von AI? Welche Ergebnisse werden die verschiedenen Methoden schließlich produzieren? Beginnen wir mit der Fotografie und sprechen über die drei Schulen der mobilen AI-Fotografie.

Genre 1: Universelle Beschleunigung für AI-Fotografie mit Chips

Letztes Jahr stellte Huawei den Kirin 970 Chip mit einer NPU vor und später veröffentlichte Apple auch das A11 Bionic Neuron.Aus Sicht von späteren Huawei, glory-bezogenen Produkten und dem Apple iPhoneX wurden AI-basierte ASICs zur Implementierung von AI-Kamerafunktionen eingesetzt. , ist die Kern-AI-Fähigkeit dieser Art von Mobiltelefon.

Dies kann als die erste Schule der mobilen AI-Fotografie gesehen werden: Chip Pie.

AI ging von der unteren Chip Verarbeitungsleistung. Es gibt zwei Ebenen der Zweck ist ein Anschluß AI Berechnung in Hardware durchgeführt, kann in Echtzeit und Überwachungskameras Aufgabe gewährleisten. Schließlich, Fotografie Aufgaben in die Cloud-Computing-Caton möglich, gebrochen nachdem das Netzwerk nicht funktioniert, Daten, Bild-Upload-Server die Gefahr konfrontiert ist, ist offensichtlich.

Auf der anderen Seite wird der Chip zum Zwecke der allgemeinen Beschleunigung von AI-Fotografieaufgaben leicht übersehen.Zum Beispiel erfordern einige Spiele eine Gesichtserkennung, einige Live-Übertragungenlesen Aktionsanweisungen und einige Filter erfordern eine räumliche Verarbeitung. Alle in der CPU, GPU auf dem Telefon wird sofort in die Schildkröte Geschwindigkeit Zustand, kann nicht die Verwendung von Cloud-Verarbeitung nicht sagen, aber auch die Echtzeit-Erfahrung verloren.AP-Fotografie braucht zig Millionen, derzeit nur das Terminal hat eine AI-Prozessoreinheit zu erfüllen Diese "unbekannten Bedürfnisse".

Denn was genau ist die Erfahrung der Chip-basierten AI-Fotografie?

Huawei Mate10, Glory V10 und iPhone X Daten zeigen, dass AI-Fotografie in der Identifikation, Bewegungserfassung, Licht- und Schattenanalyse, AR und anderen Aspekten reflektiert werden kann.

A11 biomimetischen iPhoneX solche Chips verwendet, kann mit dem strukturierten Lichtsensor, ein Gyroskop Tiefe von Gesichtern, AR und andere Aufgaben und die Bilderkennungsprozess schnell kombiniert werden.

Als nächstes werden Ruhm, Huaweis neue Produkte und eine neue Generation von iPhone unweigerlich diesen Weg fortsetzen.

Der Vorteil dieses Genre ist, dass der Benutzer kann die AI Diversifikation und Wachstum erfahren, das Telefon ist nicht statisch AI Erfahrung, aber man kann mit der Entwicklung von Öko-Technologien und entwickelt sich weiter. Aber das Problem ist die hohe Schwellenspanfluss, Notwendigkeit Die große Investition in F & E und die Wartezeit von mehreren Jahren.

Genre II: Basierend auf Kamera AI

2. Die zweite AI-Schule für mobile Fotografie kann nicht umhin, Google zu erwähnen, der es liebt, Streitigkeiten zu hassen.

Wie wir alle wissen, wettet Google nicht auf Hardware-Technologie, sondern strategisch starke AI-Algorithmus Vorteile und Cloud-Computing-Stärken. Diese Strategie, die Google AI First nennt, wurde in Googles verschiedenen Wearables, Heim-und mobilen Geräten verkörpert. Oben ist die Pixel-Serie von Mobiltelefonen keine Ausnahme.

Google Pixel 2, das letztes Jahr auf den Markt kam, bietet einen ganz besonderen AI-Aufnahmemodus: Es besitzt keinen eigenen AI-Chip, aber es nutzt Algorithmen und AI-Bildverarbeitungseinheiten, um die Kompensierung von Fotografiefunktionen wie Bewegungsunschärfe-Fotografie zu vollenden Die komplexe Bildgebungseinheit, um den Algorithmus zur Verfügung zu stellen, um räumliche Feld-AI-Berechnungen zu erreichen.

Diese Art von "anstößigem" Ansatz, wahrscheinlich nur Google, ist der Hauptgrund dafür, dass Google die Nutzer auf alle Daten einstellen möchte, die in den Lifestyle von Google Cloud hochgeladen werden, und auf der anderen Seite ist es auch ein Unternehmen, das die Vorteile von KI stärken möchte. Kanäle.

AI Telefonfotografie versteckt drei große Schulen, von denen eine falsche AI ​​ist

Das KI-Geheimnis von Google Mobile Phone liegt nicht im Low-Level-Chip, sondern versteckt einen dedizierten Bildverarbeitungs-Coprozessor, Image Processing Unit (IPU) im Kamerabereich, der Cloud-Computing- und Algorithmus-Cluster für AI-Kamera- und Videoaufgaben kombiniert. .

Aber das Problem dabei ist, dass die Image-Aufgaben in spezialisierten Teilen gehandhabt werden und stark auf Cloud-Computing angewiesen sind, aber bis zu einem gewissen Grad wurde die Schwierigkeit der Entwicklung der Chips umgangen, um die Schwächen der Hardware von Google auszugleichen. Die Idee, die Handy-KI alleine zu lassen, hängt von Googles Fähigkeit ab, die Algorithmen und Cloud-Computing-Fähigkeiten der Welt aufzubauen, die Nachteile sind: Neben Google kann wahrscheinlich niemand es versuchen.

Genre 3: Holen Sie sich eine App mit Algorithmen

Nach dem Aufnehmen scheint das Telefon AI Konzepte, inländischer Handy-Hersteller nicht in der Lage schnell zu tragen sprießen Version von ‚AI Fotografie‘ Worten entstanden, so gelaicht auch ein drittes AI Genre der Fotografie :. APP Kuchen.

Das so genannte APP ist gut verstanden, wenn man an die verschiedenen Beauty-Shoot-Kameras denkt, die wir verwenden, dynamische Beauty-Recording-Anwendungen usw. Diese Fähigkeiten werden heute im Wesentlichen genutzt, um mit AI-Algorithmen bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Mito Kamera von Xiu Xiu integriert maschinelle Lernalgorithmen in der APP, um die Beziehung zwischen dem Portrait und dem Hintergrund und der Lichtquelle zu identifizieren und so die Porträts zu trennen.

Wenn diese algorithmusbasierte "AI-Anwendung" oder "AI-Filter" direkt in die Kamera des Produkts geladen wird, ist dies eine AI-Fotografiefunktion.

Es scheint wie, Vielleicht, es ist okay?

Vor kurzem, der rote Reis Note5 schlug die sogenannte 'tausend Yuan AI Dual-Kamera' öffnete den Auftakt für den Propaganda-Krieg auf AI. Dann vivo X21 auch auf AI-Fotografie Fähigkeiten als eine Propaganda. Von der Produktbeschreibung kann die Ansiedlung dieser beiden Mobiltelefone gesehen werden Die Lösung ist im Grunde genommen der oben erwähnte "AI-Filter" -Modus: Entwickeln Sie eine fotografische Funktion mit bestimmten Identifikationsmerkmalen und setzen Sie sie dann in einem Mobiltelefon ohne Karte ein.

Auch die gerade freigegebene Hirse Mix2S hat diese Lösung gefunden, nämlich die Algorithmusfunktionen wie "Meitu Camera" in der Handykamera zu initialisieren, zB Szenenerkennungsfotografie, maschinelles Lernen für Gesichtserkennung und menschliche Konturenerkennung, automatisch Bokehs und Ausschnitte usw.

Diese Telefone Problem ist, dass Chip und Kamera eine spezielle Einheit für die Verarbeitung von AI Aufgabe fehlt, wenn hohe Belastung von KI-Aufgaben ausgeführt, müssen Sie die Wolke nennen. Und die Reaktionsgeschwindigkeit der Wolke ist nicht genug, könnte es führen zur Identifizierung und Präzision AI Fotografie Herbst .

Zum Beispiel, wenn die Nacht Behandlungseffekt Schießen, muss das Telefon eine Lichtquelle verwenden Capture Raum zu erfassen und andere KI-Algorithmen, um eine klare Nacht in der Kamera und Lichtquelle Reduktion zu erreichen.

Und wenn Sie diese Art von Last APP KI-Anwendungen Nacht schießen wie ein wenig umständlich senden wollen, weil von so großen Tiefer Studie der Last, der traditionell mobilen Chip + Cloud Computing, um diese Art von AI Aufgabe des Schießens läuft, wird es eine Schicht von Nacht verblaßt, Fokus halben Tag. nach haben die Bilder in die Cloud für eine lange Zeit ‚Verarbeitung‘, Genauigkeit und Erfahrung sind sehr arm. kein Netz und einmal noch mehr Ärger hochgeladen werden. so können wir sehen, dass, derzeit die meisten der heimischen Wenn das Mobiltelefon die so genannte AI-Kamera fördert, werden Nachtaufnahmen, Motion Capture und andere komplexe Aufgaben nicht erwähnt.

Als Ergebnis wird das "AI-Fotografieren" in den Werbematerialien, die von Verbrauchern in diesem Genre gesehen werden, zur gesamten KI-Fähigkeit des gesamten Mobiltelefons. Tatsächlich können diese Fähigkeiten durch Herunterladen einer relevanten APP auf einem Mobiltelefon, das nicht zu schlecht ist, erreicht werden. Es ist ein bisschen komisch, es als Hauptwerbematerial für ein Produkt zu verwenden.

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