長期以來，人工智能一直是這個現代世界的流行語。當我們談論諸如“ AI”，“ bots”之類的詞時，許多人開始考慮談論行走的機器人等等，這要歸功于我們的科幻電影。但實際上，AI并非如此，并且已經存在了很多年。它遍及各個領域，攝影也不例外。實際上，我們已經在智能手機的相機中使用AI進行攝影。下面我們就來談談人工智能與攝影之間的技術吧。

　　現在，攝影不再只是相機，鏡頭和傳感器，而是算法的集合，這些算法可以立即處理圖像以產生攝影效果，否則使用某些軟件工具就需要數小時的更改。人工智能已經將攝影轉換為計算過程。而這僅僅是個開始。在未來的五到十年中，攝影將全部涉及人工智能和機器學習。

　　人工智能與攝影

　　您看到的幾乎每張照片都是被活人捕獲或創建的。毫無疑問，有成千上萬種用于創建圖像的工具，但是其中大多數都需要人為引導。但是，如果我們談論進步的話–微軟已經利用AI創造了一個藝術家，稱為“ 繪圖機器人”。機器人可以根據對象的書面描述創建圖像。該機器人還對未在文本中輸入的圖像進行了一些細節匯總，這表明AI對其本身有了一點想象力。

　　這讓我想到了不久的將來，您只需要在應用程序中輸入一些說明，例如“我需要站在自由女神像面前的我的照片”，瞧，就可以了。

　　人工智能對攝影師的影響

　　隨著未來技術的進步，人工智能工具可能會開始取代攝影所需的技術技能。Google 是一款由AI驅動的相機，可以決定何時從照明或構圖上美觀。這表明我們離成為一名全自動攝影師不遠。對Google 的評論不是那么好，但是種子已經播種了。此外，隨著圖像生成技術的不斷發展，企業將來可能可以創建自己的圖像，而不必雇用專業攝影師。

　　生成對抗網絡與攝影

　　GAN是廣泛的神經網絡架構，由兩個網絡組成，彼此相對“對抗”。它是合成圖像生成的基礎。Ian 其他研究人員在蒙特利爾大學于2014年推出了GAN，自那時以來，它一直是深度學習中使用最廣泛且令人著迷的方面。GAN也可以歸類為一組生成模型。Gans在攝影和其他領域具有巨大的潛力，因為它可以學習模仿任何數據集。可以將Gans定義為機器人美術師，并且迄今為止的輸出一直很好。一個由甘斯生成畫像的售價為$ 432,000。

　　繪畫到照片翻譯

　　GAN還可以用于使照片更逼真，或者只是將繪畫轉變為新照片。對于此過程，使用了另一種類型的GAN，稱為GAN。這使用兩個鑒別器和兩個生成器。

　　我們對這里有什么期望？

　　人工智能肯定會在不久的將來對攝影和成像產生巨大影響。GAN等技術能夠從文本輸入中生成照片。您不能否認這一事實，在可預見的將來，此類技術將能夠通過簡單的命令生成高分辨率的照片和視頻。

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