Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

許多圖片素材網站提供了層層的篩選條件,來提供使用者在尋找圖片時,能更精準的搜尋到想要的圖片,但結果往往始終不理想,因為這樣的層層篩選式搜尋,乍看之下也許是體貼使用者,但它依然「不夠好用」說明它還不夠人性化。

究竟我們找到一張滿意的圖有多困難?首先我們慣用的找圖方式,一定是輸入我們所想像的關鍵字去搜尋引擎當中搜索,但往往會出現許多,並不是我們要預想中的圖片。

而通常我們能搜尋的條件不外乎大小、圖片類型(城市、人像、自然、黑白等)和上傳時間,雖然這些篩選條件對使用者一樣很重要,但我們耗費在搜尋圖片上的時間有沒有因此減少呢?

Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

當我們需要更「細節」的條件,去輔助我們搜尋到我們心中所想像的圖片的時候,上述的篩選條件已經無法滿足我們的需求時,這個時候我們就會需要「不同顏色」甚至是圖片中物品的「擺放位置」來精準我們對於圖像的搜尋。而 Shutterstock 最新款的實驗工具,就是為了讓圖像搜尋對使用者「更精準」而被創造的。

Shutterstock 建構的這一款構圖感知搜尋引擎工具,運用的是 AI 深度且不斷自我學習的技術,將AI 的視覺、關鍵字處理等搜尋技術相互結合,在海量的圖像空間中覓得與搜尋結果相符合的圖片。舉個例子,當我們要找尋「乳酪」與「紅酒」的圖片時,可以將「乳酪」移到左邊,紅酒移到右邊,就可以找到左邊是乳酪右邊是紅酒的圖片,反向操作亦然。使用者可以自由的定義圖片中物品出現的位置,來當做搜尋圖片的條件。

網站連結:shutterstock labs

 Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

需要撰寫 PPT 的廣告文案工作者們,或者是大專院校設計系的學生們,幾乎每天都擁有上網找圖的需求,但往往在這個階段就耗費了非常多時間,究其原因往往是找不到自己滿意的圖片,例如 PPT 中往往需要大量的圖片去示意報告者的語境與表達,還需要圖片中某些部分有預留的空間可以供使用者擺上文案,往往圖對了但卻沒有留白空間,或者永遠找不到適合自己創作的圖。這些問題未來通通 可以在 Shutterstock 的新工具中,得到解決。

 Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

Shutterstock 創始人 Jon Oringer 對此表示:「這項技術的亮點在於,我們將搜尋內容進行了改變,細部的位置變化可以交由AI來完成,並且不斷學習」。

Shutterstock 使用 AI 進行深度學習,讓「找圖」更精準直觀

這項工具由 Shutterstock 內部運算的視覺團隊所開發,去年該團隊就推出了圖片反向搜尋,和類似於「以圖搜圖」的選項,這些功能的開發都是為了讓使用者更方便,更省時的找到想要的圖片。而這項基於「構圖」的圖片搜尋技術目前還在測試階段,或者我們可以說是 AI 還在「學習」的階段,目前只能偵測到一些簡單的位置變化內容。

但就如 Shutterstock 創始人 Jon Oringer 所說的,他們做的工作就是將 AI 的學習和識別給構築起來,剩下的就是依靠時間和內部團隊讓 AI 可以識別更精準的位置變化,與圖片中更細節的深度內容。

參考連結:The Verge

小蛇
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