阿里视觉AI训练营-day01

视觉生产技术

一.定义和分类：

1.1.定义：通过一个/一系列视觉过程，产出新的视觉表达。

产出：人或机器能够感知的图像视频，而不是标签或特征；
要求：新的，和输入不一样的           

1.2.分类：

1.3.通用基础框架

1.4.五个关键维度

• 满足视觉/美学表现
• 合乎语义/内容逻辑
• 保证结果的丰富性
• 提供用户预期的抓手【可控】
• 带来用户/商业价值【可用】

  

二.精细理解

2.1.分割抠图

• 识别：知道是什么？

  

• 检测：识别 + 知道在哪儿

  

• 分割：识别 + 检测 + 知道每一个像素是什么

  

2.2.分割抠图---难点

• 复杂背景
• 发丝精扣
• 透明材质
• 遮挡
• 边缘反色
• 多尺度/目标

数据严重不足，标注成本高

2.3.分割抠图--解题思路

1. 复杂问题拆解：粗mask设计 + 精准matting
2. 丰富数据样本：设计图像mask统一模型

2.4.分割抠图--模型框架

2.5.分割抠图--人像抠图

2.6.分割抠图--物体抠图拓展

2.7.分割抠图——场景抠图

三.视觉生成

3.1视觉生成--框架流程

3.2.视觉生成--电商设计

• 照图生图

  

• 个性化设计

  

3.3.视觉生成--鹿班场景智能美工

• IN：营销场景+原始素材
• OUT：营销图片
• 调用方式：API

  

##### 3.4.视觉生成--AlibabaWood

一键生成短视频：

AlibabaWood

3.5.视觉生成--框架流程

四.视觉编辑--移花接木

4.1.视频植入

• 目前大部分广告都是与内容无关的，对用户不太友好，视频植入手段可将广告植入到视频中，提升用户体验

  

4.2.视觉编辑——植入位检测与定位

4.3.视觉编辑——动态检测分割

• 单独分割
• 遮挡关系等

  

##### 4.4.视觉编辑——视频内容擦除

##### 4.5.视觉编辑——文字擦除

##### 4.6.视觉编辑——图像尺寸变化

## 五.视觉增强——修旧如新

##### 5.1.视觉增强——视频增强

5.2.视觉增强——人脸修复增强

5.3.视觉增强——风格迁移

5.4.视觉增强——颜色拓展

六.智能开放平台