关键词搜索已经过时了，Shutterstock 教你基于构图来搜索图片

找到一张满足的图有多灾?

起首第一步虽然是输入要害词，不外每每会表现出许多的功效，我们必要选择差异颜色、尺寸来进一步准确搜刮范畴。许多图片网站提供了更具体的筛选前提，来辅佐用户快速找到吻合的图片，不外功效照旧不足抱负，基于前提搜刮的要领依然不足「人道化」。

一张图中有许多元素，这些元素的位置每每不行控，我们必要在大量相似的图中找到吻合构图的那一张，整个进程很费时。Shutterstock 提供了一种新的搜刮器材 Composition Aware Search，用户可以基于构图更快速地找到准确的功效。

构图感知搜刮引擎

这个器材运用的是深度进修技能，基于 Shutterstock 的下一代视觉模子，将呆板视觉、天然说话处理赏罚和信息检索技能相团结，在海量的图库中找到与搜刮尺度相匹配的功效。添加要害词到画布中，然后移动到想要的位置，就可以看到对应构图的图片。举个例子，输入要害词「cat」，移动到左边，再添加要害词「dog」，放到右边，就可以找到左边是猫，右边是狗的图片。随意移动要害词的位置，可以在搜刮功效中及时看到变动。

(点击体验 Composition Aware Search)

许多用户找图费时刻，很大的缘故起因就是对构图不满足，好比用于幻灯片的配景，图上要有吻合的空间留着写文案。在 Shutterstock 的新器材中，你还能自界说文本位置，找到有吻合留白的图片。

Shutterstock 首创人 Jon Oringer 提到：「这项技能的首要打破在于，我们只必要实习模子来辨认内容是什么，而位置变革可以交给深度神经收集来完成。」

对计划师和许多必要常常找图的用户来说，这个器材可以极大地晋升找图的服从。

用呆板进修辨认视觉内容

这个器材由 Shutterstock 内部的计较机视觉团队开拓，客岁他们就曾推出了反向搜刮和相似图片搜刮的成果，这些技能的目标都是为了让用户更快速地找到想要的图片。

许多公司都在用呆板进修来对视觉内容举办标志和分类。Pinterest 和零售商 Target 相助进级了照相搜刮，可以反向搜刮菜单，还能搜刮到商品。某成人网站也开始启用 AI 体系，行使呆板进修来辨认 XX 明星，自动标志 500 万个视频内容。

基于构图的搜刮器材是 Shutterstock 用 AI 改变图片搜刮的另一打破，不外今朝这项技能还处在测试阶段，只能辨认一些简朴的内容。

（编辑：河北网）

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