隨著數(shù)碼相機和便攜式相機的出現(xiàn)，視覺創(chuàng)造和和視覺消費的方式發(fā)生了重大變化。今天，算法的進步帶來了另一波視覺創(chuàng)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AIischangingthewaycreatorsandbrandsworkwithvisuals的文章。

大規(guī)模收集視覺素材

過去十年間，硬件價格的降低，運行速度的提升和數(shù)據(jù)集的不斷增大引發(fā)了視覺計算革命。技術改變了整個創(chuàng)作過程：照片構思，拍攝，編輯，發(fā)行以及照片的發(fā)現(xiàn)。手機上的相機和專業(yè)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并讓別人看見他們的照片。現(xiàn)在用iPhone拍攝的照片都可以在雜志和廣告的封面上使用，所以質量不再是問題。每次新發(fā)行的便攜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范圍。每天上傳的照片數(shù)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算法辨別哪些是可用照片，哪些不是。提高數(shù)據(jù)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。算法可以分析相機上的照片并推薦可上傳的照片。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(tǒng)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服務器）。

按相關性排序

搜索圖片的用戶都是個體，因此用戶需要個性化的搜索結果。今天，個性化搜索已經(jīng)成為一種必然趨勢，AI可以實現(xiàn)這一點

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，提取相關信息，不斷學習，最終了解品牌的需求。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。在線廣告支出已經(jīng)超過了電視支出（這本身就是一個720億美元的行業(yè)），僅社交平臺上的廣告支出就達到了400多億美元。計算機視覺技術已經(jīng)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能夠對營銷產(chǎn)生巨大影響，從采購和編輯到預測活動呈現(xiàn)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，但我相信這些技術可以讓人類更強大。機器不會代替攝影師的工作，只會提高攝影師的工作效率。設計師也可以騰出更多時間專注于更重要的事：創(chuàng)作。