设计师你们还坐的住吗？2021 PS 进入人工智能 P 图时代_

编译 | 禾木木

与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。

这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。

与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。

人工智能驱动的图像和视频编辑

Adobe 的 AI 平台 Sensei 现在已集成到其 Creative Cloud 套件的所有产品中。今年的 Max 活动上展示的功能之一是 Photoshop 中的自动蒙版工具，使用者只需将鼠标悬停在对象上即可选择该对象。

Photoshop 自动蒙版功能

一个类似的功能会自动为它在场景中检测到的所有对象创建遮罩层。

自动遮罩功能可以节省大量时间，尤其是在编辑对象具有复杂轮廓和颜色，并且使用经典工具很难选择的图像中，效果会很明显。

Adobe 还改进了神经过滤器，这是去年添加到 Photoshop 的一项功能。神经过滤器使用机器学习为图像添加增强功能。许多滤镜适用于人物肖像和图像。例如，您可以应用皮肤平滑、将妆容从源图像转移到目标图像，或更改照片中主体的表情。

其他神经过滤器也进行了更改，例如为黑白图像着色或更改背景景观。

神经过滤器可以为黑白图像着色或改变背景景观。

Max 活动上还公布了一些预览和即将推出的技术。

例如，Adobe 照片集产品的一项新功能称为“In-between”，它会拍摄两张或多张以较短间隔拍摄的照片，并通过自动生成照片中间的帧来创建视频。

正在开发的另一个功能是“on point”，它通过用户提供参考姿势来帮助您搜索 Adobe 庞大的库存图像库。例如，如果您提供一张人坐着并伸出手的照片，机器学习模型将检测该人的姿势并找到其他人处于相似位置的照片。

AI 功能也已添加到 Lightroom、Premiere 和其他 Adobe 产品中。

人工智能产品的挑战

当单独查看 Adobe 的人工智能功能时，它们都不是开创性的最新技术。

虽然 Adobe 没有在此次活动中提供任何架构或实施细节，但任何一直关注 AI 研究的人都可以立即将 Max 上展示的每个功能与过去几年在机器学习和计算机视觉会议上发表的一篇或多篇论文和演示相关联。Auto-masking 使用深度学习的对象检测和分割，这是一个最近取得巨大进展的研究领域。

使用神经网络进行风格迁移是一项至少已有4年历史的技术。支持多个图像生成功能的生成对抗网络 (GAN) 已经存在了7年多。事实上，Adobe 使用的许多技术都是开源且免费提供的。

Adobe AI 背后的真正天才不是卓越的技术，而是公司向客户交付产品的策略。

成功的产品需要具有差异化价值，才能说服用户开始使用它或从旧解决方案切换到新应用程序。

将深度学习应用于不同的图像处理应用的好处非常明显。它们可以提高生产率并降低成本。深度学习模型的提供可以帮助那些没有专业图形设计师的技能和经验的人降低艺术创造力的困难。在自动屏蔽和神经过滤器的情况下，这些工具甚至可以让有经验的用户更快更好地解决他们的问题。一些新功能，例如“In-between”功能，正在解决其他应用程序尚未解决的问题。

但除了卓越的功能外，成功的产品还需要以一种无摩擦且具有成本效益的方式交付给其目标受众。例如，假设开发了一个最先进的深度学习驱动的神经过滤器应用程序，并希望在市场上销售它。目标用户是已经在使用 Photoshop 等照片编辑工具的图形设计师。如果他们想应用神经过滤器，他们必须不断地在 Photoshop 和这个应用程序之间移植他们的图像，这会导致过多的摩擦并降低用户体验。

深度学习技术本身的应用成本也是个问题。许多用户设备没有运行神经网络的内存和处理能力，需要基于云的处理。因此，产品必须设立服务器，开放网页API，还要确保云服务的可用性。只有当接触到大量付费用户时，才能收回此类成本。

另外，还必须弄清楚产品的获利方式，同时还要让用户对使用它感兴趣。一款产品是基于广告的免费产品、免费增值模式、一次性付款还是订阅服务？大多数用户都不愿意使用付费方式过多的产品。

还需要一个外展策略，让产品在目标市场上可见。最后，需要规划好路线来不断迭代和改进产品。例如，使用机器学习来增强图像，将需要一个工作流程来不断收集新数据，找出模型失败的地方，并对其进行微调以提高其性能。

Adobe 人工智能战略

Adobe 已经在图形软件市场占有很大的份额，每天有数百万人使用，公司在接触其目标市场方面没有问题。

每当有新的深度学习工具，Photoshop、Premiere 和 Creative Cloud 等应用很快就能通过插件集成这些AI工具，供用户使用。用户无需付费或安装任何新应用；他们只需要将新插件下载到他们的应用程序中。

过去几年，Adobe 逐步将这些AI功能从插件过渡到云，也为深度学习无缝集成到其应用程序铺平了道路。现在，Adobe 的大部分 AI 功能都在云中运行。对其用户而言，基于云的功能的体验与使用直接在他们自己的设备上运行的过滤器和工具没有什么不同。同时，通过云服务的规模化效应，Adobe可以极大提升深度学习推理工具的成本效益。

这就是为什么大多数新的 AI 功能都免费提供给已订阅 Creative Cloud 的用户的原因。

基于云的深度学习模型为 Adobe 提供了运行非常高效的 AI 工厂。用户在云上使用 Adobe 的机器学习模型时，其数据也会反过来促进 AI 工具的性能提升。

将人工智能技术和机器学习模型真正集成到产品中，并可持续的稳定盈利是一个非常困难的任务，这是大多数公司无法实现的。

Adobe 却是一个有趣的例外。

参考链接：

https://thenextweb.com/news/ai-driving-powerful-photoshop-features-and-shaping-adobe-product-strategy-syndication