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照片視頻太普通?涂鴉On-App AI黑科技,讓寵物/人像1秒C位出片!

涂鴉開發(fā)者 ? 2025-08-14 18:55 ? 次閱讀
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很多人在拍旅游照、寵物照、生活照的時候,總覺得成片效果平淡無趣,缺少氛圍感。想讓某個人物居中、給素材加特效,對手殘黨來說操作又極其復雜繁瑣,折騰老半天,耗時又耗精力。那有沒有一種簡單易用的工具,能一鍵識別人/寵物并實現(xiàn)智能居中,點一下就能讓照片/視頻秒變質(zhì)感大片呢?



01



涂鴉助你一鍵生成氛圍感寫真



基于強大的On-App AI 技術架構(gòu),涂鴉重磅推出AI 寫真+視頻前景開發(fā)方案,結(jié)合智能硬件,幫助完善一站式服務鏈路。它利用移動端的 AI 能力,能自動檢測+識別圖片/視頻中的目標主體,并通過智能算法快速計算主體中心,實現(xiàn)精準居中。結(jié)合云端下發(fā)的前景模板(包括靜態(tài)和動態(tài)模板),對圖片進行編輯、編碼和封裝,最終一鍵生成趣味十足、主體突出的“寫真級”圖片或視頻。

在提供卓越視覺效果的同時,也兼顧了實時性、隱私安全和成本效益,是圖片/視頻編輯的創(chuàng)新選擇。

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(On-App AI整體架構(gòu)圖)

比如:搭載 IPC 的寵物喂食器,在捕捉到寵物撒潑賣萌或出糗的瞬間后,手機就能同步收到相關照片或視頻,上傳至涂鴉賦能 App ,就可一鍵識別寵物并實現(xiàn)畫面居中。而且涂鴉提供前景模板庫,可供用戶自由選擇和添加,完成編輯后即可快速導出。整個過程簡單方便,相較傳統(tǒng)剪輯功能更智能。目前,該方案可廣泛應用于任何需要突出主體、增加氛圍的場景中。

我們提供下方參考案例,幫助大家更直觀了解渲染效果:

這是抓拍到的狗狗原圖,稍顯單調(diào)普通:

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  • 智能居中,并一鍵添加前景模板后,照片畫面更有氛圍感:

29c73a80-78fd-11f0-9080-92fbcf53809c.png

  • 再給圖片配上動效,效果更加生動,讓狗狗的顏值也瞬間 UP:

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同時,也可以將動效圖片生成視頻

02



深度解析核心技術+亮點



1、核心技術是什么?

在部署移動端模型的時候,我們采用了 TensorFlow Lite 方案,它具備高效推理、低延遲、低功耗優(yōu)勢,且支持本地離線運行。主體居中突出+精美前景模板,幫助用戶輕松提升內(nèi)容質(zhì)感。

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(云端下發(fā)前景模板流程示意圖)


智能識別與居中:結(jié)合輕量級 AI 目標檢測模型EfficientDet-D0,系統(tǒng)可實現(xiàn)毫秒級識別主體位置和類別的速度,并自動將主體調(diào)整至畫面中心;

前景特效管理與合成:涂鴉采用了自研的媒體合成器,云端提供前景模板庫,支持動態(tài)配置、更新和下發(fā),不僅能生成全新的圖片和視頻,還支持合成音頻。

注:后期涂鴉將支持開發(fā)者自定義上傳前景模板,敬請期待~


2、技術亮點

2.1 更靈活的 AI 架構(gòu):輕量化和動態(tài)化

輕量級檢測模型

涂鴉采用專門優(yōu)化移動端的輕量級對象檢測模型EfficientDet-D0,模型參數(shù)少、計算量小、推理速度快,可以精準檢測圖片/視頻中指定主體(如寵物、人)的位置與類別。同時,基于智能分析快速篩除無主體片段,有效降低計算負擔,提升處理效率。

模型動態(tài)化

采用按需加載的動態(tài)模型管理機制,支持模型在線下載、更新與部署,始終確保使用最優(yōu)模型版本,同時減少初始安裝包體積,提高運行效率。

2a137364-78fd-11f0-9080-92fbcf53809c.png(模型檢測與動態(tài)化運行流程示意圖)


2.2 更優(yōu)的用戶體驗:實時性和高效率


實時交互處理

依托高效的本地計算,涂鴉可確保流暢無延遲的用戶體驗,無需依賴網(wǎng)絡,即可實現(xiàn)快速響應與實時處理。

智能算法提升效果

在媒體合成過程中,當檢測到主體的中心和前景模板的中心偏移超過閾值時,系統(tǒng)會自動縮放主體確保居中;如果一張圖片擁有多個主體,我們會直接合成,不做主體居中優(yōu)化,避免僅展示部分內(nèi)容,以確保最佳的合成效果。

微調(diào)模型提高準確度

涂鴉花費數(shù)年,累計了海量不同場景、不同光照條件下的主體圖片,在完成數(shù)據(jù)脫敏后,再對模型訓練進行微調(diào),確保模型推理過程中的泛化能力。

2a249130-78fd-11f0-9080-92fbcf53809c.png

(媒體處理流程示意圖)

2.3 更安全的計算能力:低成本和隱私保護

降低處理成本

相比云端處理,本地化處理成本低、更節(jié)約云端負荷,算力消耗每萬次減少 25 TFLOPs,節(jié)省成本10%左右。

保護隱私安全

所有處理均在本地完成,可顯著降低時延、提高響應速度,同時避免數(shù)據(jù)外傳,有效保護用戶隱私,構(gòu)建更安全、高效的計算環(huán)境。

2a329078-78fd-11f0-9080-92fbcf53809c.png(本地化處理流程示意圖)

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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