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Neural Filters(PS神經網絡濾鏡)是一款專為Photoshop用戶帶來的智能AI濾鏡。使用濾鏡之后,就可以為舊黑白照片著色、改變面部表情、快速模糊背景以實現逼真的效果,或者大幅度編輯修改圖片,全新改良,功能更為強大,歡迎下載嘗試。
皮膚平滑度
使用“皮膚平滑度”濾鏡編輯肖像時可節省寶貴時間。只需單擊一下,即可快速移除皮膚的瑕疵和痘痕。
移去 JPEG 不自然感
移去 JPEG 不自然感濾鏡可以移除壓縮 JPEG 時產生的偽影。
樣式轉換
使用“樣式轉換”濾鏡為圖像賦予新外觀。此濾鏡將選定的藝術風格應用于圖像,從而激發新的創意。
超級縮放
使用“超級縮放”濾鏡快速放大和裁剪圖像,然后讓 Photoshop 添加細節以補償分辨率損失。
著色
使用著色濾鏡快速為黑白照片添加顏色,讓老照片恢復生機。您可以添加一個或多個焦點,以增強照片中特定區域的著色效果并設置其他屬性。
淡化或過度曝光/曝光不足的圖像可能導致顏色預測不太準確。這可以通過在應用濾鏡之前進行曲線或 Camera Raw 調整來改善亮度和對比度。
智能肖像
借助“智能肖像”濾鏡,您可以通過幾個簡單的步驟簡化復雜的肖像編輯工作流程。“智能肖像 ”濾鏡通過為“快樂”、“驚喜”、“憤怒”、“面部年齡”、“凝視”、“頭發粗細”、“頭部方向”和“光照方向”生成新元素來創造性地調整肖像。
妝容遷移
想不更改妝容就改變您的整體形象嗎?此“妝容遷移”濾鏡可以嘗試將眼部和嘴部的類似風格妝容從一張圖像應用到另一張圖像。
深度模糊
深度模糊濾鏡可在圖像中創建環境深度以突出前景或背景對象。您還可以使用此濾鏡在主體周圍添加霧化效果,并調整周圍的色溫以使其變得偏暖色調或冷色調。
將深度模糊濾鏡與其他任何濾鏡一起使用時,進度對話框可能直到圖像處理結束時才顯示。
風景混合器
風景混合器是一款極具創意且簡單易用的工具,適用于專業人士和概念藝術家,可幫助他們對風景圖中的背景進行創意調整、設計異想天開的場景或創造出富有視覺沖擊力的復合風景圖。
可使用更新后的風景混合器 Neural Filter,通過將輸入圖像和參考圖像進行組合以形成新的混合圖像。切換以使用給定預設或創建自定義圖像。
這一依托于 AI 技術的 Neural Filter 經過了訓練,可查看參考圖像并將參考圖像的樣式應用于原始圖像,從而打造出令人驚嘆的視覺效果。
顏色轉換
使用顏色轉移 Neural Filter,可從參考圖像獲取顏色調板并將其應用于您自己圖像的顏色調板。
此濾鏡自帶滑塊,這些滑塊可用于調整圖像的亮度、飽和度、明亮度和顏色設置。從給定的預設圖像中進行選擇,或從選擇的參考圖像創建自定義圖像。
協調
使用協調 Neural Filter,可使其中一個圖層的顏色和色調與另一個圖層的顏色和色調相匹配,從而創造出完美的復合圖像。
此濾鏡帶有滑塊形式的調整控件,可用于調整效果的強度。
使用 Neural Filters 需要哪些操作系統?
Neural Filters 將在以下操作系統上運行:
macOS:從 10.15 開始,所有濾鏡都在 macOS 上可用。
Windows:所有 Win 10 版本及更高版本都支持 Neural Filters。
我是需要本地下載濾鏡,還是需要在云端執行濾鏡操作?
大多數濾鏡都在本地運行,因此您需要先下載它們才能使用。
某些濾鏡(如智能肖像(測試版)和深度模糊(測試版))可在云端處理某些操作。需要具備 Internet 連接才能充分利用濾鏡。
如何更新我的濾鏡?
我們不斷致力于改進濾鏡所基于的機器學習模型的性能。更新可用時,Photoshop 將請求您更新濾鏡。
濾鏡下載內容有多大?
從小于 1 MB(皮膚平滑度)到大于 650 MB(樣式轉換)。有些濾鏡基于較小的機器學習模型,而另一些濾鏡則基于較大的模型。但是,我們會不斷優化每個模型的大小。
濾鏡是使用 GPU 還是 CPU?
每個濾鏡將首先嘗試使用本地計算機的 GPU。如果計算機沒有高效的 GPU,濾鏡將默認使用 CPU。無需高性能 GPU。
是否可以從本地計算機中刪除濾鏡?
是。您可以在以下位置訪問濾鏡。每個子文件夾都包含一個模型。
macOS:~/Library/Application Support/Adobe/UXP/PluginsStorage/PHSP/23/Internal/com.adobe.nfp.gallery/PluginData
Windows:%appdata%\Roaming\Adobe\UXP\PluginsStorage\PHSP\23\Internal\com.adobe.nfp.gallery\PluginData
Adobe 會收集我的信息嗎?哪類信息?
Adobe 會收集匿名行為數據(點擊、點贊、滑塊拖動)
Adobe 會在您將圖像納入反饋中時匿名收集這些圖像并且不會將這些圖像與個人或用戶關聯
Adobe 會收集數據,以優化機器學習模型,從而生成更好的結果
Adobe 如何處理包容性和偏見?
由于庫主要用于肖像,并且濾鏡基于新技術,因此,可能會出現與包容性和偏見有關的無法預料的結果。
Adobe 致力于確保包容性和公平。如果您遇到任何有偏見的結果,請使用反饋機制與我們聯系。
我們會不斷改進濾鏡背后的技術,將有偏見或不希望的結果減少到零,并制定一個流程,以便在出現這些情況時進行實時處理。
標簽: Neural Filters PS