用神经网络给照片补光,谷歌这项研究却实现了「鬼片」效果!(胆小勿入)
打光是图像处理过程中的重要步骤,打光的好坏可能会影响整体效果的展示。打光方法也各有不同,MIT、谷歌等的一项新研究另辟蹊径,通过神经光传输方法进行图像的二次打光和视图合成,实现了相当不错的效果。 机器之心报道,编辑:魔王、杜伟、小舟。 图像合成早已不是新鲜话题,但是「打光」可是所有照片的难题。对于人类摄影师而言,打光就是件挺复杂的事,那么合成图像中的光线问题又该如何解决呢? 最近,来自 MIT、谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员进行了一项研究,试图 通过神经光传输(Neural Light Transport,NLT)对图像进行二次打光(relighting)和视图合成(view synthesis) 。 那么,这项研究提出的 NLT 方法效果如何呢?研究者在多个场景下进行了测试,包括 Directional Relighting、基于不同图像背景的打光、根据摄像头路径不同进行视图合成后的打光效果等等。 效果看起来不错,就是有点像鬼片……(瑟瑟发抖 具体而言,在 Directional Relighting 场景下,NLT 实现了如下效果: 在基于图像的 Relighting 场景下,人物的打光效果随着背景图像的变换而不断调整: 那么在涉及视图合成时,效果如何呢? 同时进行二次打光和视图合成呢? 想查看更多效果?请戳以下视频: https://v.qq.com/x/page