神经网络图片修复方法,对抗神经网络生成图片

模糊照片修复app

1、VSCO拥有着超级丰富的滤镜库，让许多人一提起手机滤镜就会想到这个APP，简直成为了VSCO的代名词。不过它的功能可不止是加滤镜，还可以套上个滤镜直接拍照，然后分享到社区里去。

2、黄油相机文艺青年最爱的修图APP，没有之一。想打造出电影大片对白的图片效果，找黄油相机就是了。它的文字库很是丰富，先在照片上加个复古滤镜，再用那些漂亮的字体写上一两句话，效果就俩字：好看！

3、相机360很多人都会装的一个拍照修图APP，和系统自带的相机相互补充吧，毕竟系统的相机没有它那么多的特效和美颜~~~作为一款修图APP，相机360也是有不少工具的，虽然大多数是用在修颜上的。

4、美图秀秀这个就不用多说了吧，用过PC端的朋友应该有很多，APP版的重点放大了它的美颜功能，比如这个“美颜黑科技”，上传自己的照片后可以生成一张手绘，棒棒哒。

5、Snapseed越来越多人在用的修图APP，可以说是手机版的PS。曲线调整、色调对比度、细节调整等原本要到电脑才能进行的操作，都可以在Snapseed上完成。

还有一些特殊合成效果，比如双重曝光、鱼眼等等。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用好文案。

尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。

backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i 的加权输入为该单元的实际输出为函数f 为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）二、 BP 网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：① 有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

② 无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP 网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真建立并初始化网络12345678% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数123456789101112131415net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。

D 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

卷积神经网络处理规格不同的图片

如何解决ps2021 新版 AI神经滤镜不能用?

网上买正版，更新下就好了，盗版的都会有各种这样的问题。ps2021神经AI滤镜是需简要上传云端，由Adobe官方服务器人工智能运算的。

Ps2021版本新增了Ai神经元滤镜，它不是与软件一起安装的，只能在线调用，破解版的ps刚发布不久是可以使用的，后来就不能使用了，目前为止没有好的办法，建议购买正版软件。

PS 2021 版本的AI神经网络滤镜需要在服务端运行，所以你要想使用这个功能需要先登录 Adobe ID才可以，而且要保证在联网状态下使用，这个滤镜是用云端计算来完成的。

神经网路滤镜（Neural Filters）Photoshop 加入了全新的神经网路滤镜工作区，包含了由人工智能支持的多款各具特色的滤镜。用户可以非破坏性的方式套用滤镜效果，在弹指间探索创意。

这一艺术滤镜库将会不断丰富及改进，用户可在项目进行期间尝试多种以往需要花费很长时间才能实现的创意，并在应用神经网路滤镜的基础上充分利用Photoshop 的强大功能进行最后修饰。

Adobe 首批精选滤镜包括平滑皮肤（Skin Smoothing）和风格转换（Style Transfer），可协助图片修饰者及启发艺术家灵感，在过程中实现最一致的结果。

Adobe 同时还发布了六款测试版滤镜和全新的反馈工具，并接受用户反馈。

苹果照片如何去除水印

很多时候，我们出于收藏、创作、发布等需求，想要对已收集来的素材（图片、视频）进行去水印的处理。

常见的需要去水印的情况有：无版权或公共版权的图片被加上发布者的水印、用剪辑软件自行创作的视频被带上了软件水印、可供合法二次创作的正版视频被带上发布平台的水印、以及符合 cc 协议的非商用图片上被加了水印。

水印的存在不仅影响整体的美感和氛围，更有可能因带有某平台的水印而无法通过同类型平台的审查。

懒人目录怎么给视频去水印怎么给图片去水印什么情况下不能去水印怎么给视频去水印其实大部分时候，我们只是希望遮挡住视频的水印并且使其看起来较为自然，这时，手机上的app《去水印》就可以满足大多数人的需求。

打开《去水印》，选择「去除视频水印」，导入视频，用手指框选水印区域，之后点击「擦除」，便可一键去除视频水印。作为一个免费去视频水印的 app，操作简单，效果及速度尚可，但有广告。

如果你追求更精美更细致的视频去水印，那我们将场景切换到电脑上的 Premiere。对于被安置在画面四角的水印，我们可以采用「加黑边」的方式遮挡水印，营造一种「电影感」。

用 Photoshop 做一张电影黑边素材，导入 Premiere，将其拉到视频上方的轨道。将原视频调整到水印刚好可以被遮挡的比例即可。第二种方法是和手机上去水印的方法一样——模糊处理。

模糊处理有以下几种方式：快速模糊、高斯模糊和马赛克。

在「效果」栏中搜索「快速模糊」，将控件拖到视频处，在「效果控件」中找到「快速模糊」的「蒙版」，将「蒙版」拖到水印出，拉到和水印一样大之后，点击「效果控件」中的「模糊度」，即可将水印模糊。

高斯模糊和马赛克则同理。▲ 高斯模糊▲马赛克第三种方法是「取中间值」。同样是在「效果」栏中搜索「中间值」，接下来的操作都与上述操作一样，但最后单击的是「效果控件」中的「半径」。

如果你电脑上使用的剪辑软件不是 pr，而是 fcp 或者爱剪辑、会声会影之类，也可以运用同样的思路去消除视频水印。上面讲到的 pr 的功能，其他主流视频剪辑软件大多都有。

怎么给图片去水印给图片去水印的话，其实几乎每个人的手机里都有的或曾经有过的「美图秀秀」就可以做到。打开「美图秀秀」，选择「美化图片」，添加你想要去水印的图片。

选择「消除笔」功能，用手指在相应区域轻轻涂抹，水印便可轻松去除。当然了，以上仅适用于背景简单、要求不高的去水印情况。当水印所在背景较为复杂的时候，效果往往差强人意。

这个时候，就要请出我们的 Photoshop 了。第一种：在 Photoshop 中，常用来去简单水印的是「污点修复」功能，此功能和美图秀秀的「消除笔」类似，不赘述。

最好把图片放大，这样水印会去得更干净自然。

第二种方法是「填补」，只需要框选水印区域，选择「填充」-「内容识别」，软件便会根据选区周边的内容自动填充，在那些构图和色彩简单的图片上可以轻松去除不想要的元素。

第三种：「仿制图章」是进阶功能，它的另一个名字叫「克隆」，用来复制取样的图像。

在工具箱中，选中「仿制图章」，接着按住 Alt 键在水印周围进行取样，接着放开 Alt 键，在水印所在区域移动鼠标，即可将前面取样的图像复制到水印上。

（需重复、细致地操作）效果如下：之前 Appso 发过一篇文章，用神经网络来去除一些极其复杂的水印。

使用 DeepCreamPy 处理后，会发现被遮挡的眼睛被它重新「画」出来了，虽然还做不到 100%完美，但粗看之下已经和原图相差无几。

如果不涉及利益，只是发布在自己的个人社交账号上，也应注明出处。最后一开始，创作者为了保护自己作品的版权，会选择给作品打上水印，但为了不影响整体的美观，水印一般会被「安插」在角落里。

这种妥协的方式，使得盗图者的盗图成本极其低下，于是水印被放大后搬到了作品的中央。但对于精通 PS 的人来说，此举不过是让他们的盗图之路不像先前那样过于简单而已。

饱受创伤的创作者们不得不「破釜沉舟」，将水印密密麻麻地铺满了整个画面，这种方法虽自损八百，但也算杀敌一千。

去年 Google 发布了一项去水印的算法，宣称这项算法可以将大多数流行图片网站的水印自动地一次性抹去。。

神经网络训练过程中图片像素对训练结果有什么影响，由于GPU内存太小，将224224改成了120120

有影响像素越高相对需要的网络结构更复杂优化技术更好训练时间更长超参数的设置等就好比CIFAR数据集和ImageNet数据集面对的数据集不同上述的组件都要相应发生变化GPU太小的话可以考虑图像降采样、batch_size设置小一点、网络结构适当压缩等。