Adobe推出AI新功能提升Photoshop图像融合效果

在生成式 AI时代，Adobe为Photoshop核心的图像合成功能带来了革命性升级。Harmonize作为Photoshop最新的测试版功能，以图像协调处理过程命名，该工具能够帮助用户将图像无缝融合到项目中，通过自然混合的方式将对象融入背景。

该工具使用AI技术创建新的光照环境，包括色彩和阴影的调整。只需点击一下Harmonize按钮，Photoshop就会创建一个不可见的图层并将其应用到图像上，使其与项目的其他部分几乎完美融合，而不会破坏任何一张原始图像。前后对比效果显著，旨在将原本繁琐、需要注重细节的编辑过程缩短到几分钟内。

在去年秋季Adobe Max创作者大会上，Photoshop用户首次看到了这一仍处于研究概念阶段的工具。Adobe应用研究科学家Mengwei Ren作为该项目的主要工程师之一，分享了这个工具对Photoshop用户的巨大潜力。在观众的"非常震惊"的积极反应后，她和Photoshop团队致力于完善该工具。现在发布的测试版工具是多年机器学习和图像工作的成果。

Ren表示："我们尝试用不同的方法来解决这个问题。我们最初只是尝试对人脸进行重新照明，然后我们还尝试了一个单独的模型来只添加阴影。在某个时候，因为生成式 AI技术真正在发展，我们开始大胆思考，'好吧，我们真的能把这些整合到一个统一的模型中吗？'"

自Max大会以来，团队已经增强了该工具的分辨率以获得更高质量的输出，创建了更精确的控件来为用户提供像素级对齐，并扩展了训练数据集以帮助工具为任何图像创建准确的光照条件。根据Adobe的AI用户指导原则和条款，该公司不会使用客户内容进行训练，其模型是基于授权内容训练的，包括Adobe Stock和公共领域内容。

Photoshop产品管理高级总监Stephen Nielsen表示，更快、更流畅的合成是Adobe团队近十年来一直在努力的方向。AI时代之前改进选择和背景移除工具的工作为Harmonize奠定了基础。生成式 AI技术帮助将拼图的所有不同部分组合在一起，使人们能够快速使用。

Nielsen说："人们经常谈论某些东西被'粗糙地Photoshop处理'，其中很大一部分与你如何很好地匹配光照、色调和阴影有关。这使得实现真正好的合成变得更快、更高效、更容易。"

像任何测试版工具一样，特别是涉及AI的工具，Harmonize并不完美。未来的工作将专注于在处理更复杂对象（如人脸）时保持更高的质量水平。保持面部身份是"最难解决的事情"，Nielsen说，这将是持续研究的领域。

Photoshop产品管理总监Joel Baer表示："期望，特别是来自专业用户的期望，是专业的商业结果。在许多情况下，根据你与Harmonize结合的资产，你可以得到这样的结果。在某些情况下，需要做更多的工作来完善输出。我们知道有一些用例需要继续优化和改进。"

目前，你需要使用测试版桌面应用程序或网络应用程序来使用这些新的AI工具。Harmonize功能还可以通过Photoshop iPhone移动应用程序使用。包含Photoshop的Adobe订阅计划起价为每月20美元。

Harmonize是Photoshop更长AI之路上的最新一步。即将为Photoshop用户带来的另外两个生成式 AI变化是新的生成式放大工具和生成式删除功能的升级。放大是一个常见的生成式 AI过程，用于改善现有图像，比如通过澄清和添加更精细的细节。在这种情况下，Photoshop工具承诺将图像分辨率提升到800万像素。更多的像素意味着你的图像应该更清晰。

新更新的删除工具在选择要擦除的对象时应该更精确，受影响的区域应该更无缝地融合，以获得更清洁的最终编辑效果。

Nielsen表示，在Photoshop中添加AI的目标是增强而不是取代人类编辑的工作。但许多创作者担心生成式 AI的开发和部署，从模型训练期间涉嫌的版权侵权到充斥在线空间的AI垃圾内容以及工作安全担忧。

Q&A

Q1：Harmonize功能是什么？它能做什么？

A：Harmonize是Adobe Photoshop最新的测试版AI功能，以图像协调处理过程命名。该工具能够帮助用户将图像无缝融合到项目中，通过AI技术创建新的光照环境，包括色彩和阴影的调整，使对象自然地融入背景。

Q2：使用Harmonize功能需要什么条件？

A：目前需要使用Photoshop的测试版桌面应用程序或网络应用程序才能使用这些新的AI工具。Harmonize功能还可以通过Photoshop iPhone移动应用程序使用。包含Photoshop的Adobe订阅计划起价为每月20美元。

Q3：Harmonize功能还有哪些需要改进的地方？

A：像任何测试版工具一样，Harmonize并不完美。未来的工作将专注于在处理更复杂对象（如人脸）时保持更高的质量水平。保持面部身份是最难解决的问题，这将是持续研究的领域。