人工智能时代下的视觉合成

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1、人工智能时代下的视觉合成主讲人：阿里云算法专家禾朔目录“阿里云眼”总概智能设计介绍•横幅布局设计视频植入介绍“阿里云眼”视觉计算服务阿里云眼业务方向视觉数视视各据觉觉种和视算计相图像识别图像搜索视频分析计算平台法觉算关及关应业平联台用务的数据合成广告设计挖掘阿里云上的视觉信息离线和实时智能分析处理中心，承载云上广泛、深入的视频图像分析、识别、搜索、生成和挖掘服务。准、全、透的云上视觉已经成功应用于城市大脑、医疗健康、工业视觉、版权保护、搜索广告等等领域。“阿里云眼”效果展示图像打标智能设计工业诊断人脸识别视频植入交通监控“阿里云眼”效果展示图像打标智能设计工业诊断人脸识别视频植入交通监控目

2、录“阿里云眼”总概智能设计介绍•横幅布局设计视频植入介绍智能设计介绍•自动化可控视觉内容生成•图像或视频内容的布局、配色、背景搭配、字体合成、风格推荐、智能交互标题1商品标题2图片标题3龙爪体智能设计技术大图业平台建设务平面设计网店装修出版印刷游戏影视层服务平台应横幅搭配页面素材设计出版物贴图动画研发用设计推荐设计增强审核排版设计设计平台层计算功横幅背景字体评价与纹理智能智能风格平台能布局配色合成推荐合成抠图裁剪转移层数据平台基设计设计设计深度机器评测服务监控础样本库标注库素材库学习学习系统平台平台层目录“阿里云眼”总概智能设计介绍•横幅布局设计视频植入介绍横幅布局设计•设计合理的元素排列使得

3、横幅具有特定的设计风格•元素包括“文字”“图片”“Logo”“背景”等•排列方式用每个元素的位置(x,y)和尺寸(w,h)表示横幅布局设计•自动：最小化人工参与•自动适应各种尺寸•自动学习多种风格•自动适应元素数量•可控：风格可选可预测•美观：符合审美习惯研发路线标题1Conv+ReLUConv+ReLU商品Conv标题2图片标题3•设计模板•深度学习•流型建模•可控性强•可控性弱•可控性强•计算成本低•计算成本高•计算成本中•人工成本高•人工成本中•人工成本低•通用性差•通用性中•通用性强•扩展性差•扩展性差•扩展性强研发路线标题1Conv+ReLUConv+ReLU商品Conv标题2图片标

4、题3•设计模板•深度学习•流型建模•可控性强•可控性弱•可控性强•灵活性差•灵活性强•灵活性强•计算成本低•计算成本高•计算成本中•人工成本高•人工成本低•人工成本低•复用性差•复用性差•复用性强算法流程…单一尺寸单尺寸布局优化风格学习风格参数…生成横幅横幅训练数据尺寸适配基于流型的风格适配多尺寸风格流型风格迁移参考单一尺寸风格学习与布局优化•简洁的风格参数定义:Θ•页边空白、相对位置、元素尺寸•基于高斯分布的风格模型能量函数•基于EM方法的风格参数学习与布局优化•风格学习：已知横幅X，求Θ?,?•布局优化：已知Θ?,?，求横幅X显著性检测•自动标记图像中“重要”区域•自然图像<->合成图像•

5、块状区域<->线状区域•重要区域跨越图像边界输入图像输出显著性mask显著性检测输入图像Mean-shift分割原始图Mean-shift分割Canny边缘检测边缘检测显著性检测阈值化分割输出二值图显著性图显著性二值图结果图尺寸适配•屏幕与窗口大小任意变化•不同尺寸风格必须一致•设计随尺寸变化不连续•设计多个尺寸代价不菲•简单拉伸压缩效果不佳尺寸适配•设计随尺寸变化不连续•直接插值效果难料?尺寸适配•基于流型分析的风格插值•考虑尺寸变化引起的设计突变尺寸适配•多种插值情况全覆盖•三角形插值尺寸适配•多种插值情况全覆盖•点插值：“等比例”缩放尺寸适配•多种插值情况全覆盖•线插值：点插值加权组合风

6、格适配•基于流型分析的风格迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移集合迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移集合迁移风格适配•基于流型分析的风格迁移下一步工作01稳重大方：平衡感强、庄重大方•布局风格推荐02活泼动感：错落张力、自由灵动•依据布局草图03简约现代：左右分离、清新利落•依据商品特点•依据业务类型•依据人群偏好目录“阿里云眼”总概智能设计介绍•横幅布局设计视频植入介绍视频植入介绍•在视频中嵌入具有现场感的内容•嵌入内容包括：Logo、海报、商品、动画视频植入技术大图业平台建设务视频广告直播广告

7、电视游戏影视特效层服务平台应三维场三维物三维物植入广广告位场景平面内三维内研发用景建模体建模体识别告筛选推荐识别容渲染容渲染平台层计算功三维广告位人体检色彩镜头模糊光照遮挡平台能重建检测测跟踪转移跟踪分析分析分析层数据平台基三维广告位深度图深度机器评测服务监控础模型库标注库数据库学习学习系统平台平台层智能视频广告植入系统阿里云嵌入式ADX/SSP/DSP直播/点播网站视频广告服务视频内容1阿里云提