谷歌和麻省理工学院的新机器学习算法在你拍照前对你的照片进行润色

越来越难从手机的摄像头硬件中挤出更多的性能。这就是为什么像谷歌这样的公司正在转向计算摄影：使用算法和机器学习来改进你的快照。这家搜索巨头与麻省理工学院（MIT）的科学家共同进行的最新研究将这项工作提升到了一个新的水平，产生的算法能够像专业摄影师一样在拍照前实时润色你的照片。...

越来越难从**的摄像头硬件中挤出更多的性能。这就是为什么像谷歌这样的公司正在转向计算摄影：使用算法和机器学习来改进你的快照。这家搜索巨头与麻省理工学院（MIT）的科学家共同进行的最新研究将这项工作提升到了一个新的水平，产生的算法能够像专业摄影师一样在拍照前实时润色你的照片。

研究人员使用机器学习来创建他们的软件，在由Adobe和MIT创建的5000幅图像的数据集上训练神经网络。这组照片中的每一张都由五位不同的摄影师进行了润色，谷歌和麻省理工学院的算法利用这些数据来了解对不同的照片进行何种改进。这可能意味着增加这里的亮度，降低那里的饱和度，等等。

使用机器学习来改进照片的方法以前已经做过了，但是这项研究的真正进步是精简了算法，使它们足够小和高效，可以在用户的设备上运行而没有任何延迟。该软件本身并不比一张数字图像大，根据麻省理工学院的一篇博文，它可以“处理各种风格的图像”

这意味着神经网络可以在新的图像集上训练，甚至可以学习再现单个摄影师的特定表情，就像Facebook和Pri**a这样的公司创造了模仿著名画家的艺术过滤器一样。当然，值得一提的是，智能**和相机已经可以实时处理成像数据，但这些新技术更为微妙和被动，是针对个别图像的需求，而不是应用一般规则。

为了精简算法，研究人员使用了几种不同的技术。其中包括将对每张照片所做的更改转化为公式，并使用类似网格的坐标来绘制图片。所有这一切都意味着关于如何修饰照片的信息可以用数学表达，而不是用全尺寸照片。

谷歌研究人员乔恩·巴伦（jonbarron）对麻省理工学院（MIT）表示：“这项技术有潜力在移动平台上实现实时图像增强。”使用机器学习进行计算摄影是一个令人兴奋的前景，但受到**严重的计算和功率限制。这篇论文可能会为我们提供一种方法来回避这些问题，并产生新的、引人注目的、实时的摄影体验，而不会耗尽你的电池或给你一个滞后的取景器体验。”

我们会看到这些算法出现在谷歌未来的像素**中吗？不太可能。自从Nexus6问世以来，谷歌就一直使用HDR+算法在移动设备上展示更多的光影细节。去年，谷歌的计算摄影主管Marc Levoy在接受《边缘》采访时表示，这项工作“才刚刚开始触及表面”。