Cách trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy các tính năng Photoshop mạnh mẽ mới — và hình thành chiến lược sản phẩm của Adobe

Bài viết này là phần của chuỗi bài viết của chúng tôi khám phá về kinh doanh của trí tuệ nhân tạo.

Như mọi năm, sự kiện Max 2021 của Adobe có các thông tin về sản phẩm và các đổi mới khác diễn ra tại công ty phần mềm đồ họa máy tính hàng đầu thế giới.

Trong số các tính năng thú vị nhất của sự kiện là việc tích hợp tiếp tục của Adobe trí tuệ nhân tạo vào các sản phẩm của mình, một lĩnh vực mà công ty đã khám phá trong vài năm qua.

Giống như nhiều công ty khác, Adobe đang tận dụng học sâu để cải thiện ứng dụng của mình và củng cố vị trí của mình trên thị trường chỉnh sửa video và hình ảnh. Kết quả, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đang hình thành chiến lược sản phẩm của Adobe.

Chỉnh sửa hình ảnh và video có sức mạnh từ trí tuệ nhân tạo

Sensei, nền tảng trí tuệ nhân tạo của Adobe, hiện đã được tích hợp vào tất cả các sản phẩm trong bộ ứng dụng Creative Cloud của hãng. Trong số các tính năng được tiết lộ tại hội nghị năm nay là công cụ tự động tạo mặt nạ trong Photoshop, cho phép bạn chọn một đối tượng chỉ bằng cách di chuột qua nó. Một tính năng tương tự tự động tạo lớp mặt nạ cho tất cả các đối tượng mà nó phát hiện trong một cảnh.

Tính năng tự động tạo mặt nạ tiết kiệm rất nhiều thời gian, đặc biệt là trong các hình ảnh mà đối tượng có đường viền và màu sắc phức tạp và rất khó để chọn với các công cụ cổ điển.

Adobe cũng đã cải thiện Neural Filters, một tính năng được thêm vào Photoshop năm ngoái. Neural Filters sử dụng học máy để thêm cải tiến vào hình ảnh. Nhiều bộ lọc có thể áp dụng cho chân dung và hình ảnh của con người. Ví dụ, bạn có thể áp dụng làm mịn da, chuyển trang điểm từ hình ảnh nguồn sang hình ảnh đích, hoặc thay đổi biểu cảm của một chủ đề trong một bức ảnh.

Các Neural Filters khác tạo ra các thay đổi tổng quát hơn, chẳng hạn như làm màu cho hình ảnh đen trắng hoặc thay đổi cảnh quan nền.

Hội nghị Max cũng giới thiệu một số công nghệ xem trước và sắp ra mắt. Ví dụ, một tính năng mới cho sản phẩm bộ sưu tập ảnh của Adobe có tên là “trong-khoảng” lấy hai hoặc nhiều hơn ảnh đã chụp cách nhau một khoảng thời gian ngắn, và tạo ra một video bằng cách tự động tạo ra các khung hình nằm giữa các bức ảnh.

Một tính năng khác đang được phát triển là “chính xác,” giúp bạn tìm kiếm trong thư viện ảnh chất lượng lớn của Adobe bằng cách cung cấp một tư thế tham chiếu. Ví dụ, nếu bạn cung cấp cho nó một bức ảnh của một người ngồi và vươn tay ra, các mô hình học máy sẽ nhận diện tư thế của người và tìm các bức ảnh khác mà người trong đó ở trong các tư thế tương tự.

Các tính năng trí tuệ nhân tạo đã được thêm vào Lightroom, Premiere và các sản phẩm khác của Adobe cũng.

Những thách thức khi phát triển sản phẩm trí tuệ nhân tạo

Khi nhìn vào từng tính năng trí tuệ nhân tạo của Adobe một cách riêng lẻ, không có tính năng nào là đột phá. Mặc dù Adobe không cung cấp bất kỳ chi tiết kiến trúc hoặc triển khai nào trong sự kiện, nhưng bất kỳ ai đã theo dõi nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có thể liên kết ngay lập tức mỗi tính năng được giới thiệu tại Max với một hoặc nhiều bài báo và bài thuyết trình đã được thực hiện tại các hội nghị học máy và thị giác máy tính trong vài năm qua. Tự động tạo mặt nạ sử dụng phát hiện đối tượng và phân đoạn với học sâu, một lĩnh vực nghiên cứu đã có tiến bộ đáng kể gần đây.

Chuyển đổi phong cách với mạng neural là một kỹ thuật đã ít nhất bốn năm tuổi. Và mạng cạnh tranh sinh sản (GAN), làm nền cho một số tính năng tạo hình ảnh, đã có từ hơn bảy năm nay. Trên thực tế, nhiều công nghệ mà Adobe đang sử dụng là mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí.

Bí quyết thực sự của trí tuệ nhân tạo của Adobe không phải là công nghệ vượt trội, mà là chiến lược của công ty trong việc đưa sản phẩm đến khách hàng.

Một sản phẩm thành công cần phải có giá trị phân biệt để thuyết phục người dùng bắt đầu sử dụng hoặc chuyển từ các giải pháp cũ sang ứng dụng mới.

Các lợi ích của việc áp dụng học sâu vào các ứng dụng xử lý hình ảnh khác nhau rất rõ ràng. Chúng dẫn đến nâng cao năng suất và giảm chi phí. Sự hỗ trợ từ các mô hình học sâu có thể giúp giảm ngưỡng sáng tạo nghệ thuật đối với những người không có kỹ năng và kinh nghiệm của các nhà thiết kế đồ họa chuyên nghiệp. Trong trường hợp của việc tự động tạo mặt nạ và bộ lọc neural, các công cụ giúp người dùng có kinh nghiệm giải quyết vấn đề của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Một số tính năng mới, như tính năng “trong-khoảng”, đang giải quyết các vấn đề mà các ứng dụng khác chưa giải quyết được.

Nhưng hơn những tính năng vượt trội, một sản phẩm thành công cần được cung cấp đến đối tượng người dùng một cách không gây ma sát và hiệu quả về chi phí. Ví dụ, bạn phát triển một ứng dụng bộ lọc neural được cung cấp bằng công nghệ học sâu tiên tiến và muốn bán trên thị trường. Đối tượng người dùng của bạn là các nhà thiết kế đồ họa đã sử dụng các công cụ chỉnh sửa ảnh như Photoshop. Nếu họ muốn áp dụng bộ lọc neural của bạn, họ sẽ phải liên tục chuyển ảnh giữa Photoshop và ứng dụng của bạn, điều này gây ra quá nhiều ma sát và làm giảm trải nghiệm người dùng.

Bạn cũng phải đối mặt với chi phí của học sâu. Nhiều thiết bị người dùng không có bộ nhớ và khả năng xử lý để chạy các mạng neural và yêu cầu xử lý dựa trên đám mây. Do đó, bạn sẽ phải thiết lập máy chủ và giao diện lập trình ứng dụng web để phục vụ các mô hình học sâu, và bạn cũng phải đảm bảo dịch vụ của bạn sẽ luôn trực tuyến và có sẵn khi sử dụng mở rộng. Bạn chỉ thu lại những chi phí như vậy khi bạn đạt được một số lượng lớn người dùng trả tiền.

Bạn cũng phải tìm cách khai thác sản phẩm của bạn một cách bao phủ chi phí của bạn trong khi vẫn giữ cho người dùng quan tâm đến việc sử dụng nó. Sản phẩm của bạn sẽ dựa trên quảng cáo, mô hình freemium, thanh toán một lần hoặc dịch vụ đăng ký hàng tháng? Hầu hết khách hàng thích tránh làm việc với nhiều nhà cung cấp phần mềm có các mô hình thanh toán khác nhau.

Và bạn sẽ cần một chiến lược tiếp cận để làm cho sản phẩm của bạn được nhìn thấy trên thị trường đích. Bạn sẽ chạy quảng cáo trên mạng xã hội, tiến hành bán hàng trực tiếp và liên hệ với các công ty thiết kế, hoặc sử dụng marketing nội dung? Nhiều sản phẩm thất bại không phải vì họ không giải quyết vấn đề cốt lõi mà vì họ không thể tiếp cận được với thị trường đúng và phân phối sản phẩm của họ một cách hiệu quả về chi phí.

Cuối cùng, bạn sẽ cần một lộ trình để liên tục cải tiến sản phẩm của mình. Ví dụ, nếu bạn đang sử dụng học máy để cải thiện hình ảnh, bạn sẽ cần một quy trình làm việc để liên tục thu thập dữ liệu mới, tìm ra nơi mà mô hình của bạn gặp vấn đề và điều chỉnh chúng để cải thiện hiệu suất của chúng.

Chiến lược trí tuệ nhân tạo của Adobe

Adobe đã có một phần lớn thị phần trong thị trường phần mềm đồ họa. Hàng triệu người sử dụng các ứng dụng của Adobe hàng ngày, vì vậy công ty không gặp vấn đề trong việc tiếp cận thị trường đích. Khi có một công cụ học sâu mới, công ty có thể ngay lập tức sử dụng sức lan rộng mạnh mẽ của Photoshop, Premiere và các ứng dụng khác trong bộ ứng dụng Creative Cloud của mình để làm cho nó trở nên rõ ràng và có sẵn cho người dùng. Người dùng không cần phải trả tiền hoặc cài đặt bất kỳ ứng dụng mới nào; họ chỉ cần tải xuống các plugin mới vào ứng dụng của họ.

Sự chuyển đổi từ từ của công ty sang cloud trong vài năm qua cũng đã mở đường cho việc tích hợp học sâu một cách liền mạch vào các ứng dụng của nó. Hầu hết các tính năng trí tuệ nhân tạo của Adobe chạy trên cloud. Đối với người dùng, trải nghiệm của các tính năng dựa trên cloud không khác gì sử dụng bộ lọc và công cụ đang chạy trực tiếp trên thiết bị của họ. Trong khi đó, quy mô của đám mây của Adobe cho phép công ty thực hiện suy luận học sâu một cách rất hiệu quả về chi phí, đó là lý do tại sao hầu hết các tính năng AI mới được cung cấp miễn phí cho người dùng đã có đăng ký Creative Cloud.

Cuối cùng, mô hình học sâu dựa trên cloud cung cấp cho Adobe cơ hội để chạy một nhà máy AI rất hiệu quả. Khi đám mây của Adobe cung cấp các mô hình học sâu cho người dùng của mình, nó cũng sẽ thu thập dữ liệu để cải thiện hiệu suất của các tính năng AI của mình trong tương lai. Ví dụ, công ty đã công nhận tại hội nghị Max rằng tính năng tự động tạo mặt nạ vẫn chưa hoạt động cho tất cả các đối tượng nhưng sẽ cải thiện theo thời gian. Việc cải tiến liên tục sẽ tạo điều kiện cho Adobe nâng cao khả năng trí tuệ nhân tạo của mình và củng cố vị thế của mình trên thị trường. Trí tuệ nhân tạo sẽ hình thành sản phẩm mà Adobe sẽ triển khai trong tương lai.

Việc triển khai các dự án học máy ứng dụng rất khó khăn, đó là lý do hầu hết các công ty thất bại trong việc đưa chúng thành hiện thực. Adobe là một nghiên cứu trường hợp thú vị về việc kết hợp các yếu tố phù hợp có thể biến tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo thành các ứng dụng kinh doanh có lợi nhuận.

Bài viết này ban đầu được xuất bản bởi Ben Dickson trên TechTalks, một xu hướng xem xét trong công nghệ, cách chúng ảnh hưởng đến cách chúng ta sống và kinh doanh, cũng như các vấn đề mà chúng giải quyết. Nhưng chúng tôi cũng thảo luận về mặt xấu của công nghệ, những hậu quả tối tăm của công nghệ mới và những điều chúng ta cần phải chú ý. Bạn có thể đọc bài viết gốc tại đây.