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今年は、フルスクリーンなどの技術の普及により、AIはすべての携帯電話メーカーにとってホットスポットとなっているようです。
最後にAI方式を実現するもの、様々な方法が最終的にそれの結果は？写真撮影について話し始めるのをしてみましょう何を取得しますので質問は、電話の3つの学校は、AIの写真撮影をチャットです。
ジャンル1：チップによるAI写真のユニバーサルアクセラレーション
昨年、Huawei社は、Appleが携帯電話の機能AIの写真撮影を実装するために、ビューのポイント、AIベースのASICを、後から関連する製品を運ぶの栄光をHuawei社からA11バイオニックの神経チップを開示し、そしてアップルiPhoneX後にキリン970チップは、NPUを運ぶようになったリリースこのタイプの携帯電話のコアAI機能です。
チップパイ：これは最初の携帯電話AIの写真撮影のジャンルとして見ることができます。
AIは、下のチップの処理能力からスタートしました。目的は、2つのレベルがあり、一方の端子AIの計算はハードウェアで実行され、リアルタイムおよびセキュリティカメラのタスクを確実にすることができます。結局、撮影作業を可能にクラウド・コンピューティングケイトンに、壊れましたネットワークが機能しなくなった後、データアップロードサーバーがデータに直面していることも明らかです。
一方、チップパイを簡単に例えば、いくつかのプレーは認識に直面する。目的は、一般的なタスクAIの写真撮影をスピードアップすることで見落とされ、いくつかのライブアクション命令が読み込まれると、いくつかは、これらの空間処理フィルタに従事しますCPUのフルスクイーズ、GPUは、携帯電話になりますすぐに亀速の状態、クラウド処理とサポートは言わなかったことはできませんが、リアルタイムでの経験の損失。APPは、写真撮影のニーズの何千を持って、AI処理ユニットを満たすためだけの端末で今がありますこれらの「未知のニーズ」。
最終的な分析では、どのような経験を最後にチップベースのAI撮影？
容量のデータがHuawei社Mate10、栄光のV10とiPhone Xのを示し、AI写真識別は、そうではいくつかの方法、モーションキャプチャ、照明解析、ARとで具現化することができます。
例えば、iPhoneXはA11バイオニックチップを使用しています。これは構造化光センサーと深度ジャイロを組み合わせて顔やARなどのタスクを処理し、画像認識を素早く処理できます。
次に、栄光、Huaweiの新製品、そして新世代のiPhoneは必然的にこの道を続けるでしょう。
このジャンルの利点は、AIの多様化と成長を体験することができ、ユーザは、電話ではなく、静的なAIの経験があるということですが、エコ技術の開発と進化でできる。しかし、問題は、高閾値チップの流れ、必要なことです研究開発への多額の投資と数年間の待機期間。
ジャンルII：カメラAIに基づく
2.第2のAIモバイル写真学校は、紛争を嫌うのが好きなGoogleには言及していません。
われわれ全員が知っているように、Googleはハードウェア技術に賭けているわけではなく、強力なAIアルゴリズムの利点とクラウドコンピューティングの強みを戦略的に選択しています。上記の携帯電話のピクセルシリーズも例外ではありません。
昨年発売されたGoogle Pixel 2は、独自のAIチップを搭載していない非常に特殊なAI撮影モードを提供していますが、アルゴリズムやAI画像処理ユニットを使ってダイナミックなファジー撮影などの写真機能を補完します。複雑なイメージングユニットは、フィールドの深さ、空間AIの計算を達成するアルゴリズムを提供する。
この「報われない」の方法は、おそらく唯一のGoogleが行うだろう。一方の背後にあるコアの理由は、Googleは、ユーザーがGoogleのクラウドのライフスタイルにアップロードされた全てのデータに適応しようと、他の一方で、ビジネスのAIの優位性を強化したいと考えていますチャネル。
偽AIそのうちの1つはAI隠された携帯電話の写真3校、
クラウドコンピューティングやクラスタリングアルゴリズムAIカメラやビデオ・タスクを組み合わせるために設計されていないチップの底にGoogleの携帯電話のAIの秘密、ではなく、専用の画像処理コプロセッサ、すなわち、画像処理ユニット（IPU）のエリアに隠されたカメラで、 。
しかし、この問題は、画像タスクが専門分野で扱われ、クラウドコンピューティングに大きく依存しているということです。しかし、Googleのハードウェアの弱点を補うために、チップ開発の難しさは無視されています。携帯電話の部品AIを自分自身で稼働させるという考えは、Googleの世界のアルゴリズムとクラウドコンピューティング能力を築く能力に依存しています。
ジャンル3：アルゴリズム付きAPPを入手する
携帯電話AIのコンセプトが熱くなった後、国内の携帯電話メーカーは魅力的ではなかったようだ。雨のあいだに「AI写真」のメッセージが飛び出し、AI写真の3番目の学校、APPが生まれた。
いわゆるAPP派はよく理解され、写真を撮って、そしてなどダイナミックな美しさのアプリケーションを、記録するために私たちのカメラで美しさのすべての種類を考え、これらの機能は、水戸など、より良い結果を達成するために、今日の基本的なAIアルゴリズムで使用されるべきです水戸秀秀のカメラが撮影肖像画や背景、光源との間の関係は、そのように分離された肖像画を特定するために、機械学習アルゴリズムでAPPに統合されています。
このアルゴリズムベースの「AIアプリケーション」または「AIフィルタ」が製品のカメラに直接ロードされている場合、これはAI写真機能です。
それはおそらく、それは大丈夫でしょうか？
少し前までは、いわゆる赤米注5旗艦「AI千人民元デュアルカメラは、」AIその後体内X21のプロパガンダとしてもAIの撮影機能で、このプロパガンダ戦争の前奏曲を開いた。製品の説明を見ることができるから、これらの二つの携帯電話は解決します解決策は、基本的に上記の「AIフィルタ」モードです。特定の識別特性を持つ写真機能を開発し、カードなしで携帯電話に展開します。
ただ、キビMix2Sをリリースしたが、この解決策を取る。それはアルゴリズムを搭載したカメラ付き携帯電話であるが、顔と体の輪郭認識、自動のための機械学習では、そのようなシーン認識カメラとしての機能APPの「水戸のカメラのようなものを、初期化しますボケや切り抜きなど
このような携帯電話の問題は、チップやカメラにAIタスクを処理するための特別なユニットがないことです。高負荷のAIタスクが実行されると、クラウドを呼び出す必要があります。 。
例えば、夜景効果を扱う場合、携帯電話は、夜間の明瞭な写真撮影および光源回復を達成するために、光源捕捉、空間捕捉などのAIアルゴリズムを使用する必要がある。
あなたが撮影のAIタスクのこのタイプを実行するため、負荷のような偉大な深さの研究のビットぎこちないなどの負荷APP AIアプリケーションの夜の撮影、伝統的なモバイルチップ+クラウドコンピューティングのこのタイプを送信する場合や、夜の層があるだろう写真は長い間「処理」のためのクラウドにアップロードする必要があります後、精度や経験は非常に悪い。、半日のフォーカスを色あせていない。何のネットと一回でも多くのトラブル。私たちは、国内の現在ほとんどで、それを見ることができるので、携帯電話のカメラは、絶対に静かな夜のショット、モーションキャプチャやその他の複雑な作業をしているとき、AIはプロパガンダと呼ばれます。
その結果、このジャンルの消費者に見られる広報資料の「AI撮影」は、携帯電話全体のAI機能となりますが、実際にはそれほど悪くない携帯電話に関連するアプリをダウンロードすることで実現できます。それを製品の主なプロモーション資料として使用するのはちょっと変です。