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从数字图像中移除干扰对象制造技术

技术编号:41487440 阅读:5 留言:0更新日期:2024-05-30 14:35
本公开涉及使用人工智能促进的图像理解,经由基于场景的编辑来修改数字图像的系统、方法和非暂态计算机可读介质。例如,在一个或多个实施例中,所公开的系统提供显示多个对象的数字图像,以用于在客户端设备的图形用户界面内显示,该多个对象包括多个不同类型的对象。所公开的系统利用分割神经网络并且在没有用户输入的情况下针对多个对象中的对象生成对象蒙版。所公开的系统利用干扰物检测神经网络确定多个对象中的对象的分类。所公开的系统基于将至少一个对象分类为干扰对象,通过删除针对该至少一个对象的对象蒙版,从数字图像中移除该至少一个对象。

【技术实现步骤摘要】


技术介绍

1、近年来,用于执行计算机视觉和图像编辑任务的硬件和软件平台有了显著的进步。实际上,系统提供了各种与图像相关的任务,例如对象标识、分类、分割、合成、样式转移、图像修补等。


技术实现思路

1、本文描述的一个或多个实施例利用实现人工智能模型以促进灵活和高效的基于场景的图像编辑的系统、方法和非暂态计算机可读介质提供了益处和/或解决本领域中的一个或多个问题。为了说明,在一个或多个实施例中,系统利用一个或多个机器学习模型来学习/标识数字图像的特性、预测对数字图像的潜在编辑、和/或生成可在各种编辑中使用的补充部件。因此,该系统获得对二维数字图像的理解,就好像它是真实场景,具有反映真实世界(例如,三维)条件的不同语义区域。此外,该系统使二维数字图像能够被编辑,使得改变自动且一致地反映对应的真实世界条件,而不依赖于额外的用户输入。因此,该系统促进了对数字图像的灵活和直观的编辑,同时有效地减少了进行这种编辑通常所需的用户交互。

2、本公开的一个或多个实施例的附加特征和优点在下面的描述中概述,并且部分地将从描述中显而易见,或者可以通过这种示例实施例的实践来了解。

【技术保护点】

1.一种计算机实现的方法,包括:

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中利用所述分割神经网络针对所述多个对象中的所述对象生成所述对象蒙版包括:利用所述分割神经网络针对来自所述多个对象中的一个或多个非人类对象生成一个或多个对象蒙版。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:针对所述至少一个对象提供指示所述至少一个对象是干扰对象的指示,以用于经由所述客户端设备的所述图形用户界面显示。

5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法,还包括:

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法,还包括基于指示所述附加对象包括附加干扰对象的所述用户交互,通过删除针对所述附加对象的附加对象蒙版,从所述数字图像移除所述附加对象。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法,还包括:

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

10.一种在其上存储指令的非暂态计算机可读介质,所述指令在由至少一个处理器执行时,使所述至少一个处理器执行操作,包括:

11.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读介质,其中:

12.根据权利要求11所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令,所述指令在由所述至少一个处理器执行时,使所述至少一个处理器执行操作,包括:

13.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读介质,其中通过移除所述一个或多个非人类干扰对象来修改所述数字图像包括:基于检测到与所述非人类干扰对象的所述用户交互,通过移除来自所述非人类干扰对象集合的至少一个非人类干扰对象来修改所述数字图像,同时保持所述非人类干扰对象。

14.根据权利要求11所述的非暂态计算机可读介质,还包括以下指令,所述指令在由所述至少一个处理器执行时,使所述至少一个处理器执行操作,包括:

15.根据权利要求14所述的非暂态计算机可读介质,其中通过移除所述一个或多个非人类干扰对象来修改所述数字图像包括:通过移除包括经由所述用户选择所选择的所述附加非人类对象的所述非人类干扰对象集合来修改所述数字图像。

16.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读介质,

17.一种系统,包括:

18.根据权利要求17所述的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为使所述系统:通过将来自所述多个对象的附加对象子集分类为主体对象来确定针对所述多个对象的所述分类。

19.根据权利要求17所述的系统,其中所述至少一个处理器被配置为使所述系统:通过突出显示所述对象子集或在所述数字图像内的所述对象子集周围生成边界来提供指示所述对象子集已被分类为干扰对象的所述视觉指示。

20.根据权利要求17所述的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为使所述系统:

...

【技术特征摘要】

1.一种计算机实现的方法,包括:

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中利用所述分割神经网络针对所述多个对象中的所述对象生成所述对象蒙版包括:利用所述分割神经网络针对来自所述多个对象中的一个或多个非人类对象生成一个或多个对象蒙版。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:针对所述至少一个对象提供指示所述至少一个对象是干扰对象的指示,以用于经由所述客户端设备的所述图形用户界面显示。

5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法,还包括:

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法,还包括基于指示所述附加对象包括附加干扰对象的所述用户交互,通过删除针对所述附加对象的附加对象蒙版,从所述数字图像移除所述附加对象。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法,还包括:

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:

10.一种在其上存储指令的非暂态计算机可读介质,所述指令在由至少一个处理器执行时,使所述至少一个处理器执行操作,包括:

11.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读介质,其中:

12.根据权利要求11所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令,所述指令在由所述至少一个处理器执行时,使所述至少一个...

【专利技术属性】
技术研发人员:L·菲格罗亚丁志宏S·科恩林哲刘晴
申请(专利权)人:奥多比公司
类型:发明
国别省市:

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