Fang, Hui, and M. Zhang. “Creatism: A deep-learning photographer capable of creating professional work.” (2017).

这篇论文借助有限的无标定数据，用深度网络在虚拟自然环境中完成“取景-调色-打光”的摄影过程。所涉及的理论并不复杂，但给出的过程详细，对解决实际问题很有启发。
这里可以看到一些好的结果。

概述

问题

本文的起点非常简单，绝对算得上“平价数据”：

• 15000张500px.com上的风景类专业摄影作品，不含有任何标定。用于训练。
• AVA美感图像数据库1，包含250K图像，带有美感评分。
• Google自己的街景数据库，集中在几大国家公园。作为测试。

希望能实现一个自动系统：从街景中生成具有专业水平的摄影作品。

一个不好使的点子

我们很自然地想到，用AVA直接训练一个“图像－评分”的回归网络：好看的照片评分高，不好看的评分低。之后在街景数据库中采样，输出评分高的结果。

还真不行。

• 美感包含着许多方面。需要指数级别的训练样本。
• 即使构造出这样的网络，其梯度可能也毫无意义。
• 在样本不足的情况下，很可能学出跑偏的判别标准。e.g.饱和度越高越好！
• 网络可能复杂得无法优化。

本文的做法

本文的思路非常朴素：让算法像人一样分步骤处理拍照问题。

• 取景：实现一个【构图】评分网络，对各种可能取景进行采样，选择评分最高的一个截图。
• 调色：实现一个【饱和度/HDR】评分网络，遍历饱和度/HDR操作的强度，选择评分最高的施加到输入图像上。
• 打光：实现一个“图像-图像”的【局部提亮】网络。
• 选片：实现一个【整体效果】评分网络，从经过处理的候选图像中，选择较好的输出。

评分包括：1分（随手乱拍），2分（老百姓拍的正常照片），3分（颇有品味票友），4分最高（专家级）。

当然，这种做法只单独考察了美感的三个方面，不过胜在可行性强。

实现

构图评分网络

从500px数据集中，随机从原图裁剪，按照如下参数产生等量的两批数据作为样本的输入：

• 宽度为原图90%~100%，长宽比为0.5~2
• 宽度为原图50%~90%，长宽比同上

将裁剪结果占原图比例作为样本的标定值。

使用的Inception v32作为回归网络。输出结果记为 Φcrop 。

需要特别说明的是，构图对摄影作品的影响是决定性的。第一步选了一个乌漆墨黑的地方，后面无论怎么调也救回不来了。所以在取景步骤中，要结合整体效果的得分来进行。

饱和度评分网络

对于500px数据集的每一个样本，生成如下两类样本作为样本的输入：

• 1张原图
• 6张扰动，随机调整图像饱和度为原图0%~80%

将样本与原图的平均像素值之差作为样本的标定值。0%对应1，大于等于6%对应0，中间线性插值。

使用的Inception v33作为回归网络。输出结果记为 Φsaturation 。

HDR评分网络

对于500px数据集的每一个样本，生成如下两类样本作为样本的输入：

• 6张欠HDR样本，分布为(-max, -0.5max)
• 3张过HDR样本，分布为(0.5max, 0.5max)

将样本与原图的平均像素值之差作为样本的标定值。0%对应1，大于等于20%对应0，中间线性插值。

使用的Inception v34作为回归网络。输出结果记为 ΦHDR 。

整体效果评分网络

使用AVA数据库进行训练。

将一部分AVA图像给专业摄影师评分，可以将AVA评分通过一个线性映射，归一化的本文的1到4分体系中。

网络采用Inception v35。输出结果记为 Φglobal 。

等等，你不是刚说，不能直接训一个评分网络吗？

此处评分网络在本文中只作为最后的补充步骤使用，所以其缺陷并不致命。

局部提亮网络

受限于样本数量和问题的复杂性，我们不去直接训练一个给图片打光的网络，而是将GAN中的Generator作为图像的refiner，和Discriminator一起训练。

为了更进一步约束问题，我们假设：图像的打光由 8×8 的mask决定

于是，有了如下的网络结构：

其中M为500px数据库中的原始图片。

M’为原始图片经过如下随机扰动之后的结果：

M”为经过Generator修正后的结果。

多模型

GAN以训练困难著称。本文不去等待GAN收敛，而是采用了多模型的策略。

• 使用37套随机初始化参数，分别训练2000K步
• 对于每套参数，每隔100K步保留一个snapshot
• 在测试集上，保留最优的50个模型
• 人工剔除下次瑕疵较大的，保留30个模型（此处未详述）

联合升采样

Apply mask这步，使用了joint bilateral upsamling方法6。简单来说，就是在对mask升采样的同时，参考原始图像（左）的信息，使得大尺寸mask（中）和原图细节更为匹配。

使用

各步骤如下进行

• 取景
  
  • 在街景的每一处位置，选取6个方向，视野90°生成原始照片 P0
  • 从 P0 中截取生成 P1 ，令 c={0,0.5,1} 计算该截图的复合得分：
    
    Φ′crop=c×Φcrop+(1−c)×Φglobal
  • 保留所有 P1 中， Φ′crop 得分最高的3个。
• 调色
  
  • 遍历HDR强度，选择 ΦHDR 最高的取值，生成 P2
  • 遍历饱和度，选择 Φsaturation 最高的取值，生成 P3
• 打光
  
  • 用所有局部提亮模型，从 P3 生成 P4
  • 所有模型结果中，保留 Φglobal 最大的一个
• 出片
  
  • 在一个 P0 的所有结果中，保留 Φglobal 的一个
  • 在所有地点的所有结果中，按照 Φglobal 排序，获得最终结果

结果与启发

经过上述处理，在街景数据库中获取了173张评分超过2.9的照片。这些照片经过6位专业摄影师大人，有41.4%获得了超过3.0的得分。

本文的效果并不特别惊艳，也有很多手工挑选的痕迹。和时下许多“end-to-end”系统比起来，很有图像处理年代精打细作的风范。这种思路虽然讲起来炫酷程度不足，但在解决实际问题时，往往比复杂的、高端的系统开发周期更短，更加鲁棒，值得我们借鉴。

毕竟，连Google都这么搞了，咱们还有啥不好意思的呢。

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1. Murray, N., Marchesotti, L., and Perronnin, F. (2012). Ava: A large-scale database for aesthetic visual analysis. In 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 2408–2415. ↩
2. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., and Wojna, Z. (2015). Rethinking the inception architecture for computer vision. CoRR, abs/1512.00567 ↩
3. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., and Wojna, Z. (2015). Rethinking the inception architecture for computer vision. CoRR, abs/1512.00567 ↩
4. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., and Wojna, Z. (2015). Rethinking the inception architecture for computer vision. CoRR, abs/1512.00567 ↩
5. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., and Wojna, Z. (2015). Rethinking the inception architecture for computer vision. CoRR, abs/1512.00567 ↩
6. Kopf, J., Cohen, M. F., Lischinski, D., and Uyttendaele, M. (2007). Joint bilateral upsampling. ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2007), 26(3):to appear. ↩