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很明显，机器学习（Machine Learning）和人工智能（Artificial Intelligence）已经在后期制作流程中被大量运用了。
像Adobe、Blackmagic Design和FilmLight这样的专业后期软件开发商都在迅速跟进这些新兴技术，比如Premiere Pro中的语音智能识别功能。
作为一名调色师和剪辑师，在我的日常工作中已经开始大量使用达芬奇中的这些智能工具。下面我会分享五种AI功能，你可以学习并将它们用到你的工作流程中。
Blackmagic Design以2019年达芬奇 16 Studio版本推出的神经网络引擎（Neural Engine）为起点，开启了他们的AI之旅。这是他们在应用程序中提供人工智能/机器学习工具的第一步，包括以Speed Warp进行智能变速控制、Super Scale进行素材缩放变换、自动调色进行色彩匹配，更有面部识别自动美颜等精彩功能。
随着达芬奇 17 Studio版本的发布，BMD实现了更多由神经引擎驱动的功能，比如神奇遮罩、智能场景探测、物体移除和智能重新构图，将AI技术又前推进了一大步。
接下来我们看具体的应用。
在达芬奇中，我最喜欢的人工智能效果之一就是面部修饰工具。
这个有趣的工具可以快速地修饰皮肤、去除眼袋、增强和锐化眼睛，甚至可以对拍摄对象的面部进行微妙的二次布光（当然要在适当的时候）。
当你第一次应用ResolveFX的面部修饰工具，只需点击分析，这个工具就会追踪画面中人的面部轮廓，完成跟踪后，就可以独立地调整人物包括五官在内的各个面部特征。
重要的是，如果检测肤色或面部特征的自动检测过程有任何问题，你还可以通过手动给它提供一个Alpha通道来告知插件面部的正确位置，或者调整色温色调等设置来告知插件该画面下肤色的真正色彩范围。
对我来说，面部修饰工具做得最好的一点是对各个参数的细致控制，熟练掌握后可以简捷快速地实现调整，高效地保证了镜头的一致性。
但面部修饰工具目前有一个极大的缺点：分析过程不能批量应用，必须在每一个需要应用的片段上手动点击运行，这会很大程度上延缓你的工作流程。
而且更糟的是，大量的手动操作很容易遗忘而造成错误的效果，类似”浮动的眼睛、“悬空的嘴巴”这类错误输出时有发生。这是因为面部修饰工具错误地使用了来自前一个镜头的跟踪数据，所以需要在输出前反复检查。
虽然达芬奇在很早就有一整套场景剪切探测的工作流程，但它与达芬奇17中引入智能神经引擎的探测场景切点工具是完全不同的。
以前的场景剪切检测工具只能在导入前的媒体页面上使用，需要大量的手动调整，或者需要剪辑部门提供一条完美的剪辑决策表（EDL）。说实话，实际运用中这并不比直接用剃刀工具手动剪好多少。我经常发现自己手动剪速度更快，尤其是在素材包含转场时。
新的探测场景切点功能对于任何熟悉达芬奇剪辑页面的人来说都是快速、简单和直观的：只需在时间轴上选择你想检测剪切的片段，进入顶部的时间线菜单，并选择探测场景切点。
随后达芬奇就会自动处理，并在处理过程中会出现对话框，提示你当前进展情况。当他探测完成，你就会在时间线上看到这些新剪切好的片段。如果你需要添加或删除剪切点，你可以在AI识别过程结束后使用达芬奇的分割连结工具轻松完成。
不得不说，这项功能对提高工作流程的效率非常有帮助。虽然它不像其他一些由神经引擎驱动的新鲜功能（如神奇遮罩或面部修饰）那么炫酷，但探测场景切点已经成为我日常加速工作的必备工具。
不管是提取几个镜头还是剪辑部门给过来的修改输出，探测场景切点消除了素材在不同剪辑软件之间额外往返的需要，这为我节省了大量时间来完成更重要的创作任务。
达芬奇的神奇遮罩正好符合科幻小说家Arthur C. Clarke关于技术的名言："任何足够先进的技术都与魔法无异"。
达芬奇的神奇遮罩只要求用户在画面上画出一笔，就可以确定一个或多个要在整个镜头中跟踪的对象。接下来，由神经网络算法训练出来的人工智能就会自主在整个片段中跟踪选定的主体。
神奇遮罩甚至可以更进一步，利用其人类特征模型，智能地隔离被摄者身体的特定部分—比如只隔离裸露的皮肤、只隔离衣服、只隔离面部、只隔离躯干等。你甚至可以具体到一顶帽子或一双鞋。但它对一些没有经过大量算法训练的对象，比如动物这类容易会出现错误的结果。
在最近的一个项目中，我使用AI加手动的混合方法来抠一个角色的白色衣服，节省了大量时间。具体来说，就是先依靠神奇遮罩的人体识别功能来跟踪被摄者，再结合传统的限定器和遮罩系统来进一步完善抠像结果。
相比用达芬奇的限定器和遮罩窗口完全手动实现同样的目标，由计算机来分担繁重的工作显然是未来调色师必须掌握并利用的优势。
当然，神奇遮罩也有一些限制。我发现神奇遮罩的计算速度比传统的抠像流程要更慢，毕竟计算量变得更大了。根据我的实际经验，使用神奇遮罩所需的时间大概是其他方法的三倍。但在许多情况下，这仍然比手动打关键帧快。上手后，神奇遮罩会成为你的工具箱中的一个重要工具，特别是当你时间紧迫，没有时间去一帧帧校对时。
需要说明的是，我大部分的经验是使用工作站级别的硬件得出的，这类设备一般会有几十个核心的CPU和一块或多块有大量显存的强大GPU。尽管如此，但使用过程中我仍然会遇到偶尔的卡顿或未响应。如果你使用的是功率较小的台式机或笔记本电脑，而且硬件规格相当低，那我建议避免使用这些AI工具，因为它们更有可能延缓你的工作流程，而不是改善它。
总结来说，神奇遮罩在与其他工具协作时效果非常好，所以我强烈建议将它与其他抠像工具（如传统的限定器窗口和遮罩窗口）相结合。
我个人对慢动作或时间重映射镜头最讨厌的地方之一是它的卡顿。它把我从我正在看的内容中拉了出来，让我感觉像被人操纵了。所以我喜欢尽可能地保持镜头平稳。
很多时候对镜头进行升格处理，要到后期剪辑时才会做，所以你大概率只有24帧的素材可供调整，这对变速来说并不理想。好在达芬奇光流运算与速度扭曲运动插值模式相结合，可以为你提供漂亮的时间重映射效果。至少是目前你所能得到的最好效果。
你可以在剪辑页面的属性栏和项目设置中找到时间重映射和运动估计的相关设置，但速度扭曲这个AI选项只能在剪辑页面的属性栏中对需要调整的镜头逐一设置。AI辅助的时间重映射虽然在一定程度上增加了渲染时间，但它提供了讨客户喜欢的平滑时间重映射，特别是当客户一直接触的是帧混合这类传统的低质量时间重映射效果时。
需要注意的是，在添加效果后要尽可能地与离线剪辑参考相匹配，所以我通常试图通过调整变速来与离线参考相匹配。但如果感觉很难匹配到一致，那让镜头的变速更平滑往往是正确的方向。
想象一下，你正在为某个大型电视剧项目做后期工作，电视剧的故事背景是中世纪。
拍摄过程中，剧组小心翼翼地避免了任何现代的东西入镜，并在低照度的自然照明环境下进行暗调拍摄。在急于使用自然光来捕捉一切的过程中，难免出现了一些小错误。例如，一个麦克风吊杆溜进了画面，或者一个品牌咖啡杯被遗留在了画面中。
几年前，这种类型的问题会自动成为视效组的工作，无论多么复杂。如今，我们的调色软件也有了长足的发展，提供了各种工具，使得那些身兼多职的艺术家能够在调色的同时进行物体移除，而不需要再基于其他软件设计另一个完全独立的流程。
以达芬奇为例，达芬奇允许在调色界面上进行基础的AI辅助物体移除工作，也可以在Fusion界面进行更高级的手动操作。在我的日常工作中，就经常使用ResolveFX中的物体移除工具来去除建筑物上的某些标志、地址和号码，以及去除天空中的干扰元素。
物体移除插件基于神经引擎来智能生成纯净背景，但如果你愿意，你也可以不使用它们转而输入你自己制作的背景图。有时我会这样做，因为在Photoshop中可以相当容易地扣除小物体或移除一些干扰因素。
说了这么多基于人工智能的工具，我个人仍然觉得这个领域还处于起步阶段。
在我使用人工智能工具时，我常常不得不做相当多的手动调整，所花费的额外处理时间也不少。另外，有的时候，它也会完全失控，导致结果不可用。可能是因为这些画面对于目前的人工智能算法来说太过复杂，所以仍需要人工操作来保底。
因此，如果你是一个拥有高超技艺的特效工作者（如roto师、合成师等），而你担心人工智能会抢走你的工作，那么至少在最近几年内，你都可以睡个安稳觉了，人工智能还有很长很长的路要走。
我对达芬奇的人工智能工具以及未来的发展只是做了一些简单的介绍，但我希望这五个工具的介绍能够为你指明正确的方向，或者至少让你对一些新的工具产生兴趣，你可以考虑将其添加到你的工作流程中组合运用。
毕竟，你永远不知道在拍摄现场会发生什么意外，而直到素材到达你的手中才有人注意到。无论你愿意与否，这类情况在工作中屡见不鲜。
如果你对上面提到的任何功能有任何其他问题，我强烈建议你查看达芬奇的官方用户手册，你可以从达芬奇软件顶部的帮助菜单中进入。该手册足足有3500多页，是一本非常全面的软件应用指南，对达芬奇的每项功能都有很好的说明。
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