机器学习时代的 Photoshop：AI 功能全景解析

在 Max 2021 大会上，Adobe 展示了一系列将 AI 深度嵌入产品的新方向，持续推动深度学习在图像与视频编辑中的应用。

通过以 Sensei 为核心的 AI 平台，Adobe 正在把 AI 技术融入 Creative Cloud 的各个产品中，塑造新的产品策略与用户体验。

AI 驱动的图像与视频编辑

Photoshop 中的自动化工具成为此次亮点之一，借助 AI，当鼠标悬停在对象上即可快速选择目标对象，显著提升工作效率，尤其在轮廓复杂或颜色多变的场景中更显优势。

自动选择功能的高效表现，正在改变传统抠图与选区的工作流程。

此外，神经网络驱动的滤镜也在持续进化，能够通过学习提升人物肖像处理、背景美化等方面的效果，进一步扩展了图像修饰的可能性。

神经网络滤镜不仅可以为黑白图像上色、改变背景，还能实现对人物细节和妆容的风格迁移等更高阶的编辑。

这些技术为 Photoshop 提供了更高层次的自动化与智能化操作，供用户在更短时间内完成更高质量的改图工作。

在 Max 大会上，亦公布了一系列前瞻性预览与正在研发的新技术。

其中一种新功能是“中间帧生成”，可在短时间内通过多张照片的间隔生成视频帧，提升素材转场与动画的连贯性。

另一项正在开发的功能“按点定位”，通过用户提供的姿势参考，在庞大图片库中搜索并匹配相似姿势的图像，帮助快速组建需要的素材集合。

这些功能已在 LightRoom、Premiere Pro 等其他产品中展开应用探索。

总体而言，单就 AI 功能而言，当前的技术并非绝对独创，但它们的组合与落地应用正在塑造新的工作流。

从风格迁移到基于生成对抗网络（GAN）的多种图像生成功能，相关技术已经存在了多年。Adobe 的方案很大程度上借助了开源技术与现成工具，重点在于如何将其整合为高效稳定的工作流。

产品策略是成败关键

真正决定一款 AI 驱动产品成败的，不是单纯的技术先进性，而是它是否具备差异化的价值，能否说服用户从原有方案迁移到新方案。

除了功能易用性，成本因素也至关重要，包括直接价格与使用过程中的体验成本。

深度学习应用的成本同样需要考量。许多场景需要云端支持来运行模型，企业级方案通常涉及服务器、网页 API 的接入与高可用性成本。为确保盈利，需要清晰的商业模式，如免费增值、订阅制或广告模式，并兼顾用户黏性。

此外，AI 驱动的产品需要持续迭代：通过持续数据收集与模型微调来提升性能和适用性。

云端结合的 AI 战略与落地应用

Adobe 将 AI 能力深度嵌入云端，Photoshop、Illustrator 等工具在云端与本地工作流间实现无缝对接，用户仅需更新或安装插件，即可获得最新的 AI 能力，而无需额外付费购买新应用。

随着时间推移，越来越多的 AI 功能转向云端部署，这也让深度学习推理成本与规模效应获得显著提升。

当前大多数新功能对 Creative Cloud 订阅用户免费开放。云端模型的持续运行不仅提升了工具的性能，也促使用户数据反哺模型优化，形成一个正向循环。

“在产品中集成 AI、用 AI 重塑产品”这一路径，虽然面临挑战，但也为创新提供了可持续的机会。对多数企业而言，要实现这条路并非易事，但在行业内，Adobe 似乎找到了相对显著的成功路径。

总结而言，AI 正在把图像与视频编辑带入新的生产力时代，云端基础设施与稳定的商业模式成为关键驱动。通过持续的迭代与整合，AI 功能在创造力工具中的价值正逐步显现。