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        機器學習駕馭光影:一鍵增強“人像光效”

        2021-06-25 22:44:41羅伯特
        電腦報 2021年1期
        關鍵詞:補光外置光影

        羅伯特

        職業(yè)的人像攝影師能夠通過專用設備(例如外置閃光燈與反光板)和專業(yè)知識,捕捉恰到好處的光照效果,從而拍攝出令人稱道的照片。為了讓用戶更好地拍出專業(yè)的人像外觀,近期谷歌發(fā)布了人像光效 (Portrait Light),這是專為Pixel手機和其相冊應用推出的一項新的攝影后期功能,可為人像添加模擬的定向光源,在方向與強度兩方面補充原始照片的光效。

        手機拍攝后,用戶可以根據(jù)自己的喜好調(diào)整人像光效

        在Pixel的最新系列相機中,人像光效會自動對默認模式下的圖片和包含人的夜景照片(無論只有一人還是一小群人時)應用攝影后期功能。在人像模式照片中,人像光效配合已有的淺景深特效,提供光影,帶來在攝影棚中才能實現(xiàn)的效果。由于對光影的喜好因人而異,因此Pixel 用戶在人像模式下可根據(jù)自己的喜好,在谷歌相冊中手動重新定位和調(diào)整所應用光線的亮度。對于在Pixel 2或后續(xù)型號上運行谷歌相冊的用戶,這種補光功能也可用于許多先前拍攝的人像照片。

        根據(jù)輸入人像估算高動態(tài)范圍全向光照輪廓:每張圖片右側(cè)的三個球體,即漫反射(頂部)、亞光銀(中間)和鏡面(底部)使用估算的照明進行渲染,每個球體都反映環(huán)境照明的顏色、強度和方向

        受人像攝影師使用的外置光源的啟發(fā),人像光效構建了一個在場景中可被重新定位的光源模型,并根據(jù)初始光影方向與強度自動進行對照片光影的補充。利用新的機器學習模型來實現(xiàn)這一點,每項模型都使用在Light Stage計算照明系統(tǒng)中捕獲的照片數(shù)據(jù)集進行訓練。這些模型支持以下兩種新算法:自動定向光補充 (Automatic directional light placement):對于給定的人像,該算法將合成的定向光放置于場景中,與攝影師在現(xiàn)實世界中補充外置光源的方式一致。拍攝后合成補光 (Synthetic post-capture relighting):對于給定的照明方向和人像,以看起來真實且自然的方式添加合成光。

        自動光源補充

        攝影師通常依靠感知線索決定如何使用外置光源增強環(huán)境光照,他們評估落在臉上的光照強度和方向,并調(diào)整拍攝對象的頭部姿勢以補充光線。為了引導人像光效自動放置光源,谷歌開發(fā)了這兩種感知信號的等效計算。

        首先,訓練了一種全新的機器學習模型,根據(jù)輸入的人像估算場景的高動態(tài)范圍全向光照輪廓。這種新的光照估算模型將人臉視為光探頭,推斷所有方向的場景中所有光源的方向、相對強度和顏色,使用MediaPipe Face Mesh估算人像拍攝對象的頭部姿勢。

        通過這些線索,可以確定合成光照的源方向。在攝影棚人像攝影中,仰視場景時,主外置光源或主光位于視線上方約 30°處,與照相機軸偏離30°至 60°。遵循這個經(jīng)典人像外觀準則,增強場景中任何預先存在的光照方向,同時力求達到平衡、巧妙的主光與補光光照比(約 2:1)。

        由數(shù)據(jù)驅(qū)動的人像補光

        圖中的亮點360度旋轉(zhuǎn),可照亮一個人面部的各個角度,用于模擬光照效果

        根據(jù)所需的光照方向和人像,接下來訓練一個新的機器學習模型,以便將定向光源的照明添加到原始照片中。訓練模型需要提供數(shù)百萬對帶有和不帶額外光線的人像。在正常情況下拍攝此類數(shù)據(jù)集將是不可能的,因為它需要近乎完美地匹配在不同光照條件下拍攝的人像。

        取而代之的是,通過使用Light Stage計算照明系統(tǒng)拍攝 70 個不同的人來生成訓練數(shù)據(jù)。這種球形照明裝置包括 64個視角不同的照相機和 331個可單獨編程的 LED光源。拍攝每種光線照射下的每個個體(one-light-at-a-time,OLAT),這將生成其反射場或球形環(huán)境的離散部分所照亮的外觀。

        來自反射場的示例圖像,可以實現(xiàn)全方位的后期補光

        反射場編碼拍攝對象的皮膚、頭發(fā)和衣服的獨特顏色和反光屬性,即每種材料的光澤或暗淡程度。由于光的疊加原理,這些 OLAT 圖片可以線性疊加在一起,以渲染出逼真的拍攝對象圖片,就像被攝者出現(xiàn)在任何基于圖片的照明環(huán)境中一樣,并正確地表現(xiàn)出光影的效果。

        通過幾何估算監(jiān)督補光

        當攝影師在場景中添加額外的光源時,光源相對于拍攝對象的面部幾何形狀的方向?qū)Q定面部每個部分的亮度。為了對光源從相對無光表面反射的光學行為建模,首先訓練一個機器學習模型,以根據(jù)輸入的照片估算表面法線,然后應用蘭伯特定律計算所需照明方向的“光可見性圖”。

        補光系統(tǒng)根據(jù)輸入人像,估算每個像素的表面法線,然后將其用于計算光可見性圖。對模型進行訓練以生成低分辨率圖片,在采樣并應用于原始圖片時,移動設備上可以以交互式幀速率運行,并且合成圖片的總?cè)萘看笮〔坏?0 MB。

        對于使用雙重曝光控制的用戶,可以在拍攝后應用人像光效,以獲得更大的創(chuàng)作靈活性,在光影之間找到適當?shù)钠胶?。在谷歌照片庫的現(xiàn)有圖片上,針對面部曝光不足之處嘗試使用人像光效,讓拍攝對象光彩照人,它特別適合處理單人直面相機擺姿勢的圖片。機器學習正在開啟手機攝像的創(chuàng)意攝影后期光照控制,而人像光效是這一旅程的第一步。

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