最近 Google 將 Al 人工智能技術應用到了影片主體和背景的分辨上，並且在影片達到 100fps 上的基礎，還能夠保證不錯的自然特效體驗。
但目前只有少數 YouTube 用戶體驗。
摳圖換背景技術到現在已經有著幾十年歷史，但在通常情況下，這種工作是相當費時費力的，並且要想高效快速後期處理，還需要綠幕之類的工具輔助。
例如英雄主題的荷里活科幻大片上，綠幕大範圍使用，摳圖換背景也是必不可少的。
但即使使用了綠幕，在人力物力上的消耗也是不少。
但現在也有了好的技術，能夠減少人力物力的損耗。
像是配合 iPhone X 等能夠記錄 3D 感知數據的攝像頭，摳圖換背景就簡單的多了。
Google AI 軟件可以檢測影片中的物體和變更背景，附上 GIF 動態效果圖。
不過值得一提的是 Google 採用的不是上面任何一種方法，而是選擇通過標籤圖像來精心訓練一個神經網絡，讓它去學習如何正確地在各種背景元素中分辨出面部特徵，比如眼睛、頭髮、嘴巴等，並將這些特徵識別出來，和背景區分開來。
神經網絡學習的最終成果是，該公司成功開發出了一套能夠跟上影片幀速、快速切換背景的系統，具備了應用到現實的基礎。
在常規影片的格速為
30fps，Google 在 Pixel 2 上達成了40fps (iPhone X更是超過了100 fps）越來越高頻數影片上也得以運用。
Google 在影片分離技術中運用了機器學習的方法，讓 AI 走進生活變得更加的可能。
但遺憾的是，這項高新技術尚未全面對外開放，目前只有少數一群 YouTube 用戶能夠體驗到（Google為用戶提供了一種分享 Snapchat 風格的短影片的能力）。
希望在未來這項技術能夠得以廣泛應用，並伴隨著 Al 的發展，人工智能技術能夠越來越方便於生活。
此文章原刊於 Qooah.com
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