美國(guó)麻省理工學(xué)院的MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT-CSAIL）開(kāi)發(fā)出了基于人工智能助力的圖像處理編輯工具，能夠自動(dòng)化進(jìn)行對(duì)象選擇，高效處理對(duì)象和毛發(fā)邊緣的摳圖能夠迅速地分離出前景人物和背景。

MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室使用基于AI助力的圖像編輯工具Semantic Soft Segmentation，其能夠應(yīng)用AI技術(shù)將圖片的主題對(duì)象人物和背景區(qū)分成不同區(qū)塊，對(duì)比PS工具的繁瑣操作，這些利用AI摳出的對(duì)象邊緣清晰且自然，且細(xì)節(jié)保留的非常豐富，可以非常便利地將背景替換，而且看不出痕跡。當(dāng)然團(tuán)隊(duì)利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像特性，并且在處理圖像軟性邊緣時(shí)通過(guò)大量算法做出取舍決定。

訪問(wèn)研究員Yagiz Aksoy說(shuō)“這些圖像的棘手之處在于，并非每個(gè)像素都只屬于一個(gè)物體。很多情況下，你很難確定哪些像素屬于背景，哪些屬于特定的人。”而MIT-CSAIL則通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)化照片編輯過(guò)程中的多個(gè)步驟，它分析原始圖像的紋理和顏色，并將其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收集的圖像中物體的實(shí)際信息相結(jié)合。

Semantic Soft Segmentation目前專注于靜態(tài)圖像，團(tuán)隊(duì)希望他們能夠在不久之后將之用于視頻編輯，這將推動(dòng)其在電影制作中的應(yīng)用。