在過去的 30 天裡，我們展開了一段 AI 影像處理的奇幻旅程，從最基礎的電腦視覺知識開始，逐步探索到最前沿的 AI 模型應用，見證了 AI 賦予圖像全新生命力的過程。這 30 天的學習成果，不僅是技術的積累，更是對未來影像處理發展方向的展望。

回顧 30 天的學習歷程

我們從平面影像處理開始，逐步進入更複雜且更接近現實的立體物件圖像合成領域。以下是將 30 天的內容分為三個主要階段，並探討每個階段中各個主題與影像合成的關聯性：

第一階段：平面影像處理基礎 (Day 01 - Day 14)

• 基礎知識與工具 (Day 01-Day 02)：我們首先了解了電腦視覺的基本概念和應用，並學習使用強大的電腦視覺庫 OpenCV。這些基礎知識為後續的圖像處理任務奠定了堅實的基礎。
• 2D 圖像處理技術 (Day 03-Day 09)：我們學習了 2D 圖像置入、深度圖生成、前後景分離、線段偵測以及圖像變形等技術，這些技術在影像合成中扮演著至關重要的角色，例如：
  • 2D 圖像置入技術可以將不同的圖像元素組合在一起，這是圖像合成的第一步。
  • 深度圖可以提供場景的深度信息，幫助我們更準確地將物件放置在場景中。
  • 前後景分離技術可以將圖像中的主體從背景中分離出來，便於對主體進行獨立操作，如替換背景或添加特效。
  • 線段偵測技術有助於分析場景的結構，例如找出牆壁、地面、桌子等平面，以便更準確地將物件放置到場景中。
  • 圖像變形技術可以調整圖像的形狀和位置，使其更好地與場景的透視關係協調。
• 影片與語音處理 (Day 10-Day 12)：我們學習了物件軌跡追蹤技術，以及使用 OpenCV 和 FFmpeg 處理影片，並使用 WhisperX 進行語音辨識。這些技術為我們處理動態影像內容提供了強有力的支持。
• 多模態 LLM 應用 (Day 13-Day 14)：我們嘗試使用多模態 LLM (gpt-4o) 判斷物件與場景的適配度，並探討了如何將其應用於自動化影像處理流程中。透過結合視覺和語義信息，多模態 LLM 可以幫助我們更好地理解圖像內容，以便生成更自然、更合理的合成圖像。

第二階段：立體物件圖像合成 (Day 15 - Day 21)

超越平面圖像，我們進入了更具挑戰性的立體物件圖像合成領域。

• 立體物件的導入 (Day 15-Day 20)：我們了解到，要實現逼真的立體物件合成效果，首先需要獲得高品質的 3D 模型。我們探討了不同的 3D 建模方法，包括從 2D 圖像生成 3D 模型，以及使用手機 LiDAR 進行 3D 掃描。
• 3D 建模工具 (Day 21)：我們評估了不同的 3D 建模工具，並比較它們的優缺點。

第三階段：進階技術與未來趨勢 (Day 22 - Day 30)

在掌握立體物件圖像合成的基本技術後，我們進一步探索了進階技術和未來趨勢。

• AI 影像合成趨勢 (Day 22)：我們探討了 AI 技術如何推動影像合成技術的發展，並分析了未來的發展趨勢，例如更高分辨率的圖像生成、更精確的物件放置、更自然的陰影和光照效果。
• 虛擬試穿技術 (Day 23)：我們介紹了 IDM-VTON 虛擬試穿技術，這項技術可以讓消費者在線上試穿不同的服裝，為電商平台帶來了全新的購物體驗。
• 模型測試與成本分析 (Day 24-Day 28)：我們了解了當前最先進的一體化影像合成模型，並探討了如何在控制成本的同時有效使用這些模型。
• 前沿技術探索 (Day 29)：我們介紹了 Adobe Firefly 這項領先的生成式 AI 模型服務，及其在精準影像合成上的應用。

如何構建完整的影像合成流水線

綜合以上學習內容，一個完整的影像合成流水線有兩種建構方案：

方案一：分而治之的流水線建構法

這種方法採用分而治之 (Divide and conquer) 策略。這種策略將影像合成任務分解為多個獨立步驟，例如空間辨識、遮擋處理、光照渲染、物件放置與追蹤等。每個步驟使用專門的模型或演算法來完成相應的任務，然後將結果逐步整合起來。這種方式的優點在於其靈活性，可以針對不同的場景或需求調整各個步驟中的模型或參數，從而提升整體合成效果。

在該方法中，各步驟的分工明確，我們可以逐一執行深度圖生成、前後景分離、線段偵測以及圖像變形等任務。這些技術的結合使得即使在複雜的場景下，也能達到較高的合成精度。然而，該方法也面臨著模型之間誤差傳遞與處理時間延遲的挑戰，特別是在處理動態場景或多樣化場景時，可能需要更複雜的調整與優化。

方案二：端到端的方案

與分而治之的方法相對，端到端 (End-to-end) 的方案則是透過訓練一個單一模型，直接處理整個影像合成任務。這種方案利用深度學習模型，將整個合成過程納入模型的學習範疇，從輸入圖像到最終合成結果，模型自動學習到最佳的合成策略。

該方法的優點在於簡化了整個流程，消除了多個模型之間的誤差傳遞問題，並能夠自動適應不同的場景或需求。隨著計算資源的增強與大數據的支持，端到端的模型有望在精度與效率上超越傳統的分步驟方法。此外，這種方式還能夠更好地利用跨模態學習技術，將視覺信息與語義信息結合，生成更符合人類直觀認知的合成結果。

未來趨勢與展望

在 AI 技術的快速發展下，端到端的方案 (如：ControlCom 等模型) 有望成為影像合成領域的最佳解。未來，隨著端到端模型的進一步成熟，我們將能夠簡化影像合成流程，實現更加高效且精準的合成效果。這不僅將提高合成速度，還能降低開發成本，使得 AI 影像合成技術能夠更廣泛地應用於各個行業中。

撰文者: Winston