小米打造 DeepExposure AI 来恢复过度/曝光不足的照片中的细节

现代智能手机摄影既是图像传感器捕捉到的内容的产物，也是图像处理器随后处理信息的结果。小米发表了一篇论文，旨在通过使用人工智能来修复照片曝光，解决小像素的常见问题——动态范围有限。

但不是整张照片，而是将图像分割成子图像，并分别调整其曝光度。然后将不同部分合并以形成最终图像。

以这张图片为例。建筑物是白色的，云是白色的，过度曝光的天空也是白色的。被称为 DeepExposure 的 AI 在恢复细节方面做得非常出色。

为了训练人工智能（基于生成对抗网络），小米团队使用了 MIT-Adobe FiveK 数据集中的图像。该数据集包含未经编辑的 RAW 照片以及由五位专家修饰过的相同照片（该团队使用了 3,000 张图片，挑选了由专家 C 修饰过的照片）。

该网络适用于低分辨率图像——其目标是为经典图像滤镜提供最佳参数。可以将其视为人工智能在 Lightroom 中拨动刻度盘。这简化了学习过程，但也应该加快了图像处理速度。

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