找到一张知足的图有多灾?
起首第一步当然是输入关键词，不过往往会显示出很多的结不雅，我们须要选择不合色彩、尺寸来进一步精确搜刮范围。很多图片网站供给了更具体的筛选前提，来赞助用户快速找到合适的图片，不过结不雅照样不敷幻想，基于前提搜刮的办法依然不敷「人道化」。
一张图中有很多元素，这些元素的地位往来去成控，我们须要在大年夜量类似的图中找到合适构图的那一张，全部过程很费时。Shutterstock 供给了一种新的搜刮对象 Composition Aware Search，用户可以基于构图更快速地找到精确的结不雅。
构图感知搜刮引擎
这个对象应用的是深度进修技巧，基于 Shutterstock 的下一代视觉模型，将机械视觉、天然说话处理和信息检索技巧相结合，在海量的图库中找到与搜刮标准相匹配的结不雅。添加关键词到画布中，然后移动到想要的地位，就可以看到对应构图的图片。
举个例子，输入关键词「cat」，移动到左边，再添加关键词「dog」，放到右边，就可以找到左边是猫，右边是狗的图片。随便移动关键词典地位，可以在搜刮结不雅中及时看到更改。
很多用户找图费时光，很大年夜的原因就是对构图不知足，比如用于幻灯片的背景，图上要有合适的空间留着写案牍。在 Shutterstock 的新对象中，你还能自定义文本地位，找到有合适留白的图片。
Shutterstock 开创人 Jon Oringer 提到：「这项技巧的主冲要破在于，我们只须要练习模型来辨认内容是什么，而地位变更可以交给深度神经收集来完成。」
对设计师和很多须要经常找图的用户来说，这个对象可以极大年夜地晋升找图的效力。
用机械进修辨认视觉内容
这个对象由 Shutterstock 内部的计算机视觉团队开辟，客岁他们就曾推出了反向搜刮和类似图片搜刮的功能，这些技巧的目标都是为了让用户更快速地找到想要的图片。
很多公司都在用机械进修来对视觉内容进行标记和分类。Pinterest 和零售商 Target 合作进级了拍┞氛搜刮，可以反向搜刮菜单，还能搜刮到商品。某成人网站也开端启用 AI 体系，应用机械进修来辨认 XX 明星，主动标记 500 万个视频内容。
基于构图的搜刮对象是 Shutterstock 用 AI 改变图片搜刮的另一冲破，不过今朝这项技巧还处在测试阶段，只能辨认一些简单的内容。
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