人工智能正在改变图像编辑和处理的世界，Adobe不想落后。今天，该公司发布了Photoshop版本22.0的更新，该版本附带了大量人工智能功能，有些是新的，有些已经与公众共享。这些工具包括一个天空置换工具、改进的AI边缘选择，以及一套Adobe称之为“神经过滤器”的图像编辑工具

这些过滤器包括许多简单的叠加和效果，但也包括允许进行更深入编辑的工具，特别是对肖像的编辑。借助神经过滤器，Photoshop可以调整受试者的年龄和面部表情，通过简单的滑块放大或减少“喜悦”、“惊讶”或“愤怒”等感觉。你可以摘下某人的眼镜，或者抚平他们的斑点。其中一个奇怪的过滤器甚至可以让你把化妆品从一个人转移到另一个人。只需点击几下即可完成，输出很容易调整或完全反转。

“这就是我觉得我们现在可以说Photoshop是世界上最先进的人工智能应用程序的地方，”Adobe数字成像副总裁Maria Yap告诉Verge我们在图像中创造了以前没有的东西。”

为了达到这些效果，Adobe正在利用生成性对抗网络（或称GANs）的力量，GANs是一种机器学习技术，被证明特别擅长生成视觉图像。根据每个工具的计算需求，一些处理在本地完成，一些在云中完成，但每个过滤器只需几秒钟即可应用(我们看到的演示是在旧的MacBookPro上完成的，速度非常快。）

这些过滤器中的许多都是那些关注AI图像编辑的人所熟悉的。这些工具多年来一直出现在报纸和演示中。但是，当这些技术从在推特上分享的前沿实验，到像Photoshop这样的消费者巨头的头条新闻，总是很有意义的。

和往常一样，这些功能的验证将在编辑中进行，而神经过滤器的实际效用将取决于Photoshop的许多用户对它们的反应。但是在Verge看到的一个虚拟演示中，新工具提供了快速和高质量的结果（尽管我们没有看到面部表情调整工具）。这些人工智能驱动的编辑并不是完美无瑕的，大多数专业的润色师都希望介入，并在之后进行一些自己的调整，但他们似乎会加快许多编辑任务。

试图击败人工智能偏见

像这样的人工智能工具是通过学习过去的例子来工作的。例如，为了创建用于平滑皮肤瑕疵的神经过滤器，Adobe收集了数千张专业摄影师编辑前后的照片，将这些数据输入到他们的算法中。GAN就像一对学生和老师一样工作，一部分试图复制这些示例，而另一部分试图区分这些输出和培训数据。最后，当连GAN都在试图区分两者之间的区别时，训练过程就完成了。

Adobe创意云工程副总裁Alexandru Costin告诉Verge，“基本上，我们正在训练GAN进行专业润饰师会做的同样的修正。”。

这听起来很简单，但这种培训可能会出现很多错误。一个大问题是有偏见的数据。算法只知道你向他们展示的世界，因此如果你只向他们展示（比如）白脸的图像，他们将无法为肤色不符合这一狭窄范围的任何人进行编辑。这种偏见就是为什么面部识别系统在**和有色人种身上的表现往往更差。这些面孔不在训练数据中。

Costin说Adobe非常清楚这个问题。他说，如果它在太多的白脸上训练算法，它的神经过滤器可能最终会将人工智能编辑的肖像推向更白的肤色（这是我们过去在其他ML应用程序中看到的问题）。

“我们面临的最大挑战之一是保持肤色，”Costin说这是一个非常敏感的领域。“为了帮助根除这种偏见，Adobe成立了审查小组和AI道德委员会，在每次重大更新时对算法进行测试。”我们对每项ML功能都进行了彻底的审查，以了解这一标准，并尝试提高标准。”

但与其他团队相比，Adobe在构建AI图像编辑工具方面的一个关键优势是其库存照片目录——一系列跨越不同年龄、种族和性别的图像。Costin说，这使得Adobe的研究人员很容易平衡他们的数据集，以尽量减少偏见。”“我们用Adobe库存照片补充了我们的培训数据，”Costin说，“这使我们能够拥有一个尽可能好的分布式培训集。”

当然，所有这些都不能保证偏颇的结果不会出现在某个地方，特别是当神经过滤器从beta测试中出来并进入公众手中时。因此，每次应用过滤器时，Photoshop都会询问用户对结果是否满意，如果不满意，则允许用户报告“不合适”的内容。如果用户选择，他们也可以将他们的前后图像匿名发送到Adobe进行进一步研究。通过这种方式，该公司不仅希望消除偏见，还希望进一步扩展其训练数据，将其神经滤波器推向更高的逼真度。

快速机器学习

这种基于真实世界使用情况的快速更新在快速发展的人工智能研究领域很常见。通常，当一种新的机器学习技术发表时（通常在一个名为arXiv的网站上，一个尚未在期刊上发表的科学论文的开放获取集合），其他研究人员会阅读、采用并在几天内进行调整，在社交媒体上相互分享结果和技巧。

一些专注于人工智能的Photoshop竞争对手通过拥抱这种文化而脱颖而出。例如，像Runway ML这样的程序不仅允许用户使用自己的数据（Photoshop没有这样做）训练机器学习过滤器，而且它还运行一个用户生成的“市场”，使人们能够轻松地共享和试验最新的工具。如果设计师或插画家在推特上看到一些很酷的东西，他们希望立即开始玩它，而不是等待它进入Photoshop。

作为一种广泛使用的产品，Adobe的客户看重稳定性，它无法真正与这种速度竞争，但凭借神经过滤器，该公司正涉足这些快速发展的领域。虽然其中两个过滤器显示为完成的功能，但其中六个被标记为“beta”工具，另外八个仅作为名称列出，用户必须请求访问。您可以在下面看到不同过滤器及其相应层的完整列表：

Featured Neural Filters: Skin Smoothing, Style Transfer Beta Neural Filters: Smart Portrait, Makeup Transfer, Depth-Aware Haze, Colorize, Super Zoom, JPEG Artifacts Removal Future Neural Filters: Photo Restoration, Dust and Scratches, Noise Reduction, Face Cleanup, Photo to Sketch, Sketch to Portrait, Pencil Artwork, Face to Caricature

Yap说，这种方法对Photoshop来说是新的，但希望Adobe能够降低用户对人工智能工具的期望，让他们能够更快地更新这些工具。”“我们已经建立了这个框架，使我们能够更快地将模型[带给用户]，从研究到Photoshop，”Yap说传统上，当我们开发诸如sky替换之类的功能时，它们会真正深入集成到产品中，因此需要更长的时间来成熟。”有了神经过滤器，理想情况下更新周期会快得多。

“我们正试图将这一速度引入Photoshop，”Costin说这将以我们推出时功能不完美为代价，但我们指望我们的用户社区告诉我们它有多好[…]，然后我们将接收数据并对其进行改进和改进。”

换句话说：人工智能进步的飞轮，即更多的用户创建更多的数据，从而创建更好的工具，正在来到Photoshop。调整某人的年龄只是一个开始。