华为拍月亮“P”图事件（更新知乎求证贴）

lwa190212 · 发表于 2019-4-16 14:39

typeunknown 发表于 2019-4-16 14:27
信息丢了一部分，靠算法近似，猜错了不就是原本没有的额外信息哦或者说噪音了吗。再说你这个公式也不是原 ...

这个不同频谱的光采样的概率分布是马赛克等阵列本身具有的，猜色算法建立在这之上，其实可以算作是“原本就有的”

Sangria · 发表于 2019-4-16 14:56

typeunknown 发表于 2019-4-16 14:27
信息丢了一部分，靠算法近似，猜错了不就是原本没有的额外信息哦或者说噪音了吗。再说你这个公式也不是原 ...

这个还有使用场景和还原度的问题。
假设以下两个场景：
一、用来拍真月亮，触发月亮模式，照虚了，机器靠“猜”（暂且这么称呼这个算法）进行处理，还原度达到较高水平甚至基本还原。
二、用添加了原本不存在内容的月亮图片（例如爱否内裤），诱骗机器触发月亮模式并故意照虚，机器按照设定逻辑进行信息分析和细节重绘，输出结果与未添加内容的月亮原始图片有所区别。

场景一主要看还原度，如果还原度很高，可以说算法是正面的，有助于提高使用者的成片率。
场景二可以用来试探算法的逻辑和“重绘度”，但是如果拿来说手机厂作弊，我觉得有失公允。因为手机收集到的信息是添加了内容的，基于此内容进行的分析计算肯定会偏离原始情况。当然可能今晚的爱否直播大概率会采用这种办法吧。

mimighost · 发表于 2019-4-16 15:02

lotsbiss 发表于 2019-4-16 14:30
多帧叠加，反卷积，这些都是基于原图的计算，使用的公式都能通过数学和图像自身计算出来，这种在我的认知里 ...

deconvolution不算

deconvolution里面的权重就是学习出来的，是从训练集里面抽取的prior，是除了原图之外的额外信息

lotsbiss · 发表于 2019-4-16 15:15

mimighost 发表于 2019-4-16 15:02
deconvolution不算

deconvolution里面的权重就是学习出来的，是从训练集里面抽取的prior，是除了原图之 ...

这个具体看算法了。
有基于原图的反卷积算法。
通过原图的部分区域，尝试不同的卷积参数，多次迭代后收敛出一个合适的卷积核，再通过这个卷积核进行反卷积得到清晰的图像。

ronh · 发表于 2019-4-16 15:24

你们就没人想过这些看起来很美算法需要大量算力，不太可能在手机上1到2秒内完成么？ps反模糊处理一张20m像素的照片在使用显卡加速的i7台式机上至少都要20多秒。

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lotsbiss · 发表于 2019-4-16 15:32

ronh 发表于 2019-4-16 15:24
你们就没人想过这些看起来很美算法需要大量算力，不太可能在手机上1到2秒内完成么？ps反模糊处理一张20m像 ...

PS慢是因为为了追求精度，使用了少量修改多次迭代这类的方式，反卷积出来的精度比较高。
手机直出可以加速的地方有好几个，一个就是楼上提到的，AI学习直接生成卷积核，减少了检测卷积核的时间。
然后加大每次迭代的力度，减少迭代次数，这个是能大幅降低运算量的。

lwa190212 · 发表于 2019-4-16 15:33

lotsbiss 发表于 2019-4-16 15:15
这个具体看算法了。
有基于原图的反卷积算法。
通过原图的部分区域，尝试不同的卷积参数，多次迭代后收敛 ...

我觉得...迭代类的损失函数也可以算是外部经验

不过具体到比如用泊松分布这种普适性很强的算法建模的算法...就有有点疑惑了，虽然是外界信息，但基本所有数码相机的拍摄环境都自带这种信息

sblnrrk · 发表于 2019-4-16 15:48

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mimighost · 发表于 2019-4-16 15:52

lotsbiss 发表于 2019-4-16 15:15
这个具体看算法了。
有基于原图的反卷积算法。
通过原图的部分区域，尝试不同的卷积参数，多次迭代后收敛 ...

这个也算有外部先验吧

毕竟什么算“合适”呢，总的有个参数。

当然相比某些dl算法那种从训练集里面获得填充的细节这个要来的不那么具有入侵性。

lwa190212 · 发表于 2019-4-16 15:54

sblnrrk 发表于 2019-4-16 15:48
拜尔的算法，是通过相邻像素推算概率解，不是实际值，所以叫猜色，也就是非X3成像不实的感觉由来

AI“ ...

对啊根据滤片阵列推算概率，算法依据的概率分布由感光器本身的滤片阵列和得到的光信号决定，虽然是叫猜色，但也是给出了在不需要外界信息情况下理论上的概率最大的解
没有毛病啊

mimighost · 发表于 2019-4-16 15:56

ronh 发表于 2019-4-16 15:24
你们就没人想过这些看起来很美算法需要大量算力，不太可能在手机上1到2秒内完成么？ps反模糊处理一张20m像 ...

这就不一定了

首先华为和你的pixel一样都有专门的asic负责这些运算。这个速度和ps这种基于纯软件实现的不可同日而语。效率差个上百倍我觉得很正常，主要还是看优化。

sblnrrk · 发表于 2019-4-16 16:10

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sblnrrk · 发表于 2019-4-16 16:15

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lwa190212 · 发表于 2019-4-16 16:16

sblnrrk 发表于 2019-4-16 16:10
固定的拜尔猜色算法，在针对性的AI猜色猜图面前，准确率远远不如

引入针对场景的算法去猜色猜像素，准确 ...

我和你关注的点并不一样，我在这楼里的回复更关心关于图像处理的形式上的分类逻辑
除此之外的事情，包括华为有关的话题、算法有效性、算法速度，我都避开，如果你想讨论的话可以找别人

sblnrrk · 发表于 2019-4-16 16:18

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lwa190212 · 发表于 2019-4-16 16:19

sblnrrk 发表于 2019-4-16 16:15
这并不是原本就有的，只是根据原本有的，进行一个概率推测

原本就有的请分光3CMOS或者X3成像或者缩图， ...

从你的话中可以看出我们说的"原本就有的"并不是同一个类型东西，你现在喷我的点恰好就是我在更前面某几页喷别人的点，不过我现在觉得在这个点上并没有多少讨论价值，就不讨论了好吗，我承认你说的都对

lwa190212 · 发表于 2019-4-16 16:21

sblnrrk 发表于 2019-4-16 16:18
我没有拿具体什么东西来谈，我只告诉你，基于AI场景模型训练的猜色算法，在拜尔阵列上同样可以使用，并且 ...

我觉得我没有表现过任何“固定算法=好？AI=？？？”的说法吧，有吗？
不过你就是想普及一下技术的话这个话题到此结束好不好，嗯？

livis · 发表于 2019-4-16 16:23

ronh 发表于 2019-4-16 15:24
你们就没人想过这些看起来很美算法需要大量算力，不太可能在手机上1到2秒内完成么？ps反模糊处理一张20m像 ...

你以为NPU是什么时候使用的？

塔奇克马 · 发表于 2019-4-16 16:26

题外话

我有一个问题,人类视觉一般只有中心部分是真正看到的,而靠近边缘的部分是脑补出来的,这个算基于元数据还原还是根据已有记录修改出来的?或者算是一种大脑图像处理的谎言?

兰开夏 · 发表于 2019-4-16 16:29

塔奇克马发表于 2019-4-16 16:26
题外话

我有一个问题,人类视觉一般只有中心部分是真正看到的,而靠近边缘的部分是脑补出来的,这个算基于元 ...

整体都是脑后处理的结果…而且意识会产生更大的作用

lwa190212 · 发表于 2019-4-16 16:40

sblnrrk 发表于 2019-4-16 16:18
我没有拿具体什么东西来谈，我只告诉你，基于AI场景模型训练的猜色算法，在拜尔阵列上同样可以使用，并且 ...

我觉得我没有表现过任何"把固定算法当成原有的信息"的说法吧，有吗？
从你回复我开始就觉得根本不知道你的点在哪里，原来是这个吗？

我寻思自己在不该用信息两字的时候也没有用啊

比如我的#521
“这个不同频谱的光采样的概率分布是马赛克等阵列本身具有的，猜色算法建立在这之上，其实可以算作是“原本就有的””
是回复#516
“信息丢了一部分，靠算法近似，猜错了不就是原本没有的额外信息哦或者说噪音了吗。再说你这个公式也不是原本就有的东西呀。”

#516说的是“原本就有的东西”，我的#521说的是“原本就有的”
你看我的说法难道不是指“这个算法假设的概率分布是马赛克等阵列本身具有的”意思吗
我也没反对他说的“信息丢了一部分”的说法吧，说得是他的“再说你这个公式也不是原本就有的东西呀”这个部分

如果是我们沟通出现的问题，那我想声明一下我的意思：马赛克猜色算法使用的是马赛克阵列本身的性质，使用马赛克猜色算法引入了传感器的特性的信息，这类信息是拍摄环境中的可控部分(指你可以确定使用什么类型的传感器，而不像被摄物和被摄环境一样不可控)
完毕

ronh · 发表于 2019-4-16 16:46

livis 发表于 2019-4-16 16:23
你以为NPU是什么时候使用的？

你想把话题引申到麒麟980比最新一代的i7加顶级GPU快几十倍呢还是想讨论GPU算不算npu能不能做滤镜加速？

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sblnrrk · 发表于 2019-4-16 16:50

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lwa190212 · 发表于 2019-4-16 16:54

sblnrrk 发表于 2019-4-16 16:50
拜尔阵列采用固定的猜色算法，新时代AI猜色时采用了针对场景训练的猜色算法，实际的结论是AI猜色准确性更 ...

我回顾了我整楼发言，没有说新时代AI猜色怎么样啊，更没有对比
不如你说说是我哪一楼的话让你生气了？

livis · 发表于 2019-4-16 16:58

ronh 发表于 2019-4-16 16:46
你想把话题引申到麒麟980比最新一代的i7加顶级GPU快几十倍呢还是想讨论GPU算不算npu能不能做滤镜加速？

...

不要小看专用算法加专用硬件的威力。手机上float8精度比电脑上double快多了

rentrody · 发表于 2019-4-16 17:16

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兰开夏 · 发表于 2019-4-16 18:01

ronh 发表于 2019-4-16 16:46
你想把话题引申到麒麟980比最新一代的i7加顶级GPU快几十倍呢还是想讨论GPU算不算npu能不能做滤镜加速？

...

这个加速应该是针对的指令？类似ipad上lr和ps速度比pc快很多。

早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 18:26

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ronh · 发表于 2019-4-16 18:27

兰开夏发表于 2019-4-16 18:01
这个加速应该是针对的指令？类似ipad上lr和ps速度比pc快很多。

问题不是指令快慢的关系，我用i7 6700k加980ti加速跑一遍减少模糊快的20秒，多加几个参数就上一分钟了，粗糙预览都至少要好几秒才能出来，16g内存添加2个以上参考区域还容易崩溃，32g内存才能正常跑。

按华为青们的理论类似功能在手机极为有限的资源下1秒跑完出片未免太过魔幻。不说计算速度，这个资源占用无论什么手机都早崩溃了。手机真有这个能力怎么不去挖矿呢。。。

所以我觉得华为做的应该只是锐化有关的操作，前面坛友屏摄试验看起来也只是锐化而已，没有补出看不见的细节。

爱否的那个模糊的月亮图片应该有一些问题，或者拍摄中出现了一些特殊情况误打误撞补出了不存在的细节。

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失身招领处 · 发表于 2019-4-16 18:38

三星s10 5g DXO第一了。哈哈哈哈

still_doll · 发表于 2019-4-16 20:20

这想出创意的大佬才是真的牛逼………这种神经病一样的脑洞都开的出来。

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早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 20:28

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早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 20:31

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lotsbiss · 发表于 2019-4-16 20:33

早已看穿一切发表于 2019-4-16 20:28

也就是说添加了原本不存在的细节，让月亮看上去更像月亮，至于是不是真正月亮，算法就不管了

早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 20:46

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plok201 · 发表于 2019-4-16 20:52

散了散了,人家爱否都认怂了

早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 20:54

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Sangria · 发表于 2019-4-16 20:59

早已看穿一切发表于 2019-4-16 20:54
被开了还行，确实开始不严谨，不过今天这个不错

带孩子没看，结论和咱们前期说的差不多，还有什么瓜？

蕾丝控 · 发表于 2019-4-16 21:01

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早已看穿一切 · 发表于 2019-4-16 21:03

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