在VFX領域，或者我們日常做視頻編輯工作的過程中，綠幕摳像都是一種常見得不能再常見的技術。雖然，隨著4G網絡和相關技術的發展，現在手機也能對視頻摳像了，電腦專業的視頻後期合成軟件更進一步普及，不過綠幕視頻摳像依然是一種有一點門檻的操作。不過，當人工智能技術插進來以後，我們以往熟知的東西就變了。
比如我們對著漂亮的小姐姐拍了一段實景視頻，如果想要對視頻摳像，把小姐姐從背景中摳出來換背景，那麼以往傳統的方式是基本做不到或很難做的（一人客不能說絕對），如果考慮到後期摳像合成，那麼在提前拍攝的時候就要在小姐姐背後擋著綠幕，這樣才可以摳像。而現在，新的人工智能技術，卻可以通過實景視頻和實景背景視頻來智能識別到前景人物，並自動摳像。
這是來自華盛頓大學的一項最新研究，無需綠幕，無需手動創建 Trimap，一個具有對抗性損失的深度神經網絡，另外加上判斷合成質量的鑑別器，就能準確預測遮罩，給照片和視頻摳圖。深度神經網絡就能自動分析出 alpha 遮罩和前景色，把小姐姐的髮絲都摳得根根分明。
對，又是深度神經網絡。研究人員先在 Adobe Matting 數據集中的非透明對象子集上對深度神經網絡 G 進行了監督訓練。輸入是帶人像的照片 I 和照片中的背景 B’，以及人像軟分割 S 和 運動先驗 M（僅對視頻而言）。依據輸入，網絡會預測出 alpha 遮罩 α 和前景圖像 F。而這一次，研究人員提出了用背景切換塊（Context Switching block，CS block）來取代基於殘差塊的編碼器-解碼器。
傳統的綠幕摳像實時生成完全已經成為老技術了，現在的人工智能深度學習可以直接智能識別摳像，根本就不用你用綠幕擺拍。一人客覺得，雖然技術上已經出來，離現實應用特別是普及還有一段距離，不過，當現在的人工智能芯片和算法，乃至AI框架快速普及成手機和APP的程度，你怎麼知道會發生什麼事呢？
可能，當人工智能技術成熟並普及時，也是我們目前大眾所學所用的東西終結之時。我們手中的工具，我們引以為傲的飯碗和技術，都會隨風而逝，消逝在技術發展浪潮中。當然不僅僅侷限於我們今天介紹的AI免綠幕摳像技術。
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