-
19 \$\开始组\$ 你不能。 期间。 \$\端组\$ – 拉斐尔 4月29日6:22 -
17 \$\开始组\$ 学会喜欢这张照片:)打印两次。 并排显示两个画面,一个画面与另一个画面旋转了90度,可能是在一个带有两个光圈的画面中。 \$\端组\$ – 共同的 4月29日9:53 -
7 \$\开始组\$ @拉斐尔 请将该评论扩展一点,并将其作为答案发布 \$\端组\$ – 菲利普·肯德尔 ♦ 4月29日10:32 -
8 \$\开始组\$ 理论上,人工智能算法可以生成两幅图像,然后通过计算将其双重曝光,对两个输入进行反向优化,从而生成观察到的数字化图像。 从技术上讲,会产生相同的双重曝光图像的成对照片数量是无限的,但大多数都是显而易见的弗兰肯斯坦的。不过,一个接受过正常照片外观训练的人工智能应该能够给出它认为“最有可能”的图像。—— 我不知道是否有这样的算法被训练过。 在图像处理场所提问可能会比在摄影场所提问更成功。 \$\端组\$ – 相对湿度。 4月29日15:30 -
4 \$\开始组\$ @ArnavBadhe有一些在线社区接受修复或着色受损照片的请求。 他们中的一些人非常擅长。也许他们中的一个会接受你的请求,将其视为一个不寻常的挑战? \$\端组\$ – 麦可姆 4月29日18:08
4个答案
在照片编辑器中复制图层。 使用克隆笔刷和涂抹删除所有 不是此方向图像的一部分 .填写您期望的颜色。 不要太担心删除细节,因为它稍后会回来。 将编辑层的模式设置为 减去 (注意:与 差异 ). 你现在应该可以看到大部分其他照片了。 调整编辑层上的亮度/对比度或级别设置,以在此时获得最佳效果。 合并复制 对于新图像,旋转90度并处理相反的图像。 重复步骤,始终减法 从原来的 然后处理相反的图像。 请注意,减法应该始终在原始图像和编辑图像之间,而不是在两个编辑图像之间。
-
10 \$\开始组\$ 正如一位评论员所说,这是不可能的 自动地 但人工智能(或人类)理论上可以从模式中推断出每个图像应该是什么,并发出两个源图像的内容 可能 是。 \$\端组\$ – 麋鹿鸭 4月29日16:07 -
-
1
-
\$\开始组\$ 我不太愿意提出这个建议,但我担心有人会油嘴滑舌地说“AI可以做到!”。 基本上,可以告诉“AI”对两幅图像进行去角化。 但它可以通过在互联网上或其他可访问的档案中找到两张“足够好”的照片来做到这一点,这样它们的总和就相当接近双重曝光的照片。 换句话说,如果你让“人工智能”去做,你几乎肯定会得到两张别人拍的照片,而不是从你的原始照片中提取的两张。 可能可以将找到的图像用作掩模,从中提取某些内容 \$\端组\$ 4月30日16:53 -
\$\开始组\$ @Mark MorganLloyd互联网上存在两张图片的概率,这两张图片加起来就是你上传的两张图片。 这就避免了机器学习模型(注意,我从未使用过术语“AI”,也就是你)仅仅将训练数据中的图像作为响应提供给你。 但我说的是“绘画”,这就是我的意思,你不会从任何东西中获得数据,某人或某事会根据他们以前看到的东西来编造数据。 \$\端组\$ – 没有人 5月9日5:31 -
\$\开始组\$ 我没有说“一个精确的总和”,我想建议,鉴于他们目前的幻觉倾向和严重的形象错位,每个人都应该意识到,“人工智能”在这类事情上是极其草率的。 请注意,我在两条评论中都仔细引用了“人工智能”:它可能是人工的,但它绝不像IKBS努力做到的那样智能。 \$\端组\$ 5月9日6:58 -
\$\开始组\$ @Mark MorganLloyd你总是说“AI”而不是谈论模型,这让我相信你不知道自己在说什么。 要求两幅图像精确地与输入图像“求和”(求和是一种简化)是这种模型的基本要求,也是最明显的要求,它确保了模型不能简单地从互联网输出图像。 另一方面,“幻觉”在技术上并不适用,但在一般、广义上,这正是你想让模型做的:对两个图像产生幻觉/猜测可能是什么。 \$\端组\$ – 没有人 5月9日19:01 -
\$\开始组\$ @Mark MorganLloyd由于CHAT GPT和朋友,“AI”一词最近的使用过于严格。 人工智能有多种含义,不一定意味着“寻找匹配的图像”。 如果你能想出一系列规则来帮助人类艺术家完成这项任务,那么计算机系统也可以接受类似的训练。 这不需要访问任何其他图像,尽管人体解剖结构的模型可能会很有帮助。 \$\端组\$ – 罗素·麦克马洪 5月17日13:17