編者按：隨著數碼相機和可擕式相機的出現， 視覺創造和和視覺消費的方式發生了重大變化。 今天， 演算法的進步帶來了另一波視覺創造和消費的革新。 AI越來越擅長甄別， 管理和分析圖像。 這改變了公司和設計師對視覺效果的看法。 本文編譯自Venturebeat原標題為AI is changing the way creators and brands work with visuals的文章。
大規模收集視覺素材
過去十年間， 硬體價格的降低， 運行速度的提升和資料集的不斷增大引發了視覺計算革命。 技術改變了整個創作過程：照片構思， 拍攝， 編輯， 發行以及照片的發現。 手機上的相機和專業相機之間的差距正在迅速縮小， 因此每個人都能夠拍攝照片並讓別人看見他們的照片。 現在用iPhone拍攝的照片都可以在雜誌和廣告的封面上使用， 所以品質不再是問題。 每次新發行的可擕式相機的性能都會提升。 如今， 大家都在想法設法讓照片受到關注， 但是我們如何確保照片中的精彩內容不會被淹沒？
這個任務超出了人類的能力範圍。 每天上傳的照片數量龐大， 一個人根本無法整理。 圖片分享應用EyeEm利用AI來解決這個問題。 EyeEm的研究人員不斷訓練演算法辨別哪些是可用照片， 哪些不是。 提高資料處理量和人員參與度的唯一方法就是技術。
AI也可以幫助設計師。 演算法可以分析相機上的照片並推薦可上傳的照片。 上傳照片有時會讓人感到恐懼。 像這樣的演算法可以使上傳照片變得更加容易， 也能給予攝影師鼓勵和建議。 這個AI系統可以離線運行， 也可以在設備上運行（也就是不會上傳任何照片到伺服器）。
按相關性排序
搜索圖片的使用者都是個體， 因此使用者需要個性化的搜索結果。
AI可以幫助品牌找到符合其審美或風格的圖像。 機器可以查看照片， 提取相關資訊， 不斷學習， 最終瞭解品牌的需求。 例如， 研究人員可以訓練AI在圖書館內找到最符合一個品牌審美的圖像。
AI的真正投資回報率
AI的炒作是真實的， 投資回報率也是如此。 線上廣告支出已經超過了電視支出（這本身就是一個720億美元的行業）， 僅社交平臺上的廣告支出就達到了400多億美元。 電腦視覺技術已經被用來進一步探究視覺效果對客戶轉換， 保留和獲取的影響。 AI能夠對行銷產生巨大影響， 從採購和編輯到預測活動呈現和視覺效果。
這些技術看起來似乎可以取代人類的設計師和消費者，
原文作者：RAMZI RIZK, APPU SHAJI
原文連結：https://venturebeat.com/2017/11/24/ai-is-changing-the-way-creators-and-brands-work-with-visuals/
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