AI 来袭,深度看图让你的照片焕然一新!

原创
01/03 09:37
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随着 AI 技术、尤其是生成式大模型的飞速发展,AI 已经渗透到各个领域,也包括 PC 和操作系统。deepin(深度)操作系统正在努力与 AI 深度融合,让用户享受更智能、更高效的使用体验。

之前,deepin 选取了用户常用的智能全局搜索、邮件、浏览器三大应用,率先开启 AI 能力。最近,深度看图悄然更新了 AI 修图功能,让我们从安装到实操,再到背后的技术实现,近距离看看发生了哪些变化!

便捷安装

deepin V20.9 更新系统后,在应用商店一键安装“看图 AI 插件”:

当然,也可通过命令直接安装:

sudo apt install imageenhance

丰富的本地化图像 AI 功能

在最新上架的看图 AI 插件中,一口气增加了 8 个 AI 修图功能,不依赖于互联网在线模型,也不受制于算力的硬件约束,在 PC 单机上可轻松运行。

  • 图像上色:为黑白图像或单色图像自动添加颜色;

  • 提升分辨率:增加图像的像素密度,使图像细节更加清晰和具象化;

  • 模糊背景:降低图像背景的清晰度,使主体更加突出;

  • 删除背景:去除图像背景,使主体独立出来或更换新的背景;

  • 手绘漫画:将真实图像转化为手绘漫画风格;

  • 2D 漫画:将真实图像转化为 2D 漫画风格;

  • 3D 漫画:将真实图像转化为 3D 漫画风格;

  • 素描:将真实图像转化为素描风格。

让我们看看实操效果:

图片上色

提升分辨率

模糊背景

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

删除背景

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

手绘漫画

2D 漫画

3D 漫画

素描

探秘背后的技术实现

与动辄需要强大算力和硬件设备的大模型相比,本地化 AI 模型背后的技术有哪些呢?

  • 风格转换:采用全新域校准图像翻译模型 DCT-Net(Domain-Calibrated Translation),利用小样本的风格数据,即可得到高保真、强鲁棒、易拓展的人像风格转换模型,并通过端到端推理快速得到风格转换结果;

  • 图像分辨率提升:在 Real-ESRGAN 提出了通过多次降质的方式来模拟真实复杂降质,相比较于之前的简单下采样,能够更好处理真实的低分辨率场景;

  • 图片上色:使用了最新的 SOTA 图像上色算法,能够对输入的黑白图像生成自然生动的彩色结果。

彩蛋:在deepin上部署其他AI框架

deepin(深度)操作系统的 AI 能力这么强,可以支持其他主流框架部署使用吗?答案是肯定的,首先来挑战下 OpenVINO 吧。

OpenVINO 是英特尔推出的一款全面的工具套件,用于快速部署视觉应用和解决方案。它支持计算机视觉的 CNN 网络结构超过 150 余种,是一个 Pipeline 工具集,可以完成算法模型部署所需要的各种能力。

环境安装

前置条件:Conda、Git。

安装命令:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirement.txt

requirements.txt :

openvino==2023.1openvino-dev==2023.1git+https://github.com/huggingface/optimum-intel.gitonnx==1.14.1

模型转换

环境安装后,对于 PyTorch 模型,需要将其转化为 ONNX 模型,然后用命令将其转换为 IR 模型:

mo --input_model  model.onnx

模型转换后 OpenVINO 即可正常运行相关 demo 进行图像转换。

这是一个充满无限可能的 AI 时代,深度看图在 AI 的加持下,可以让每一张图像都成为我们心灵的独特表达,让每一次分享都成为与世界的美好对话。让我们共同探索视觉艺术的无限可能,让生活更加美好!

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