Poto Credit: YouTube
本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 經授權轉載。
去年 10 月,Google 在其發表會上推出了一款名為 Google Clips 的 AI 微型照相機,售價 249 美元。這款小巧的產品面向家庭場景,在功能上主要集成了機器學習技術,可對場景中的人物、寵物、環境等畫面進行辨識和分析,能夠讓鏡頭發現適合拍攝的畫面時進行自動拍攝。今天,這款 AI 相機正式對外開始販售,科技媒體 9to5Google 整理了外媒對該產品的評測體驗。
今天 Google Clips 相機的第一批評論已然浮出水面,人們對此提供了各種各樣的評論,總體而言,Google Clips 目前還處於萌芽階段。
首先,Clips 的硬體部分非常簡潔,作為一款相機很多人表示它很容易就能被發現。除了那些涉及隱私的問題之外,The Verge 評論指出,它提高了人們不喜歡被拍照或者直接擺出姿勢拍照的機會:
我發現人們立即看出它是一台相機,並對其作出反應。這可能意味著當人們看到它時會因此而避開,或者像我三歲的孩子一樣,走到它面前微笑或直接拿起它。這使得捕捉到自然的鏡頭變得非常困難,因為為了讓 Clips 真正發揮它的作用,它需要接近目標。也許隨著時間的推移,家人會慢慢忽視它,那些隨意的鏡頭可能會出現,但在我幾星期的測試中,他們並沒有適應這款相機的存在。
同時,在實際應用中,評價者們很快發現相機需要有比 Google 介紹更多的操作功能。TIME 有評價稱:
我最大的困難是與正確的構圖拍攝有關。由於 Clips 最適合拍攝距離 3 到 8 英尺的拍攝對象,因此我需要找到足以接近寵物的桌子,使得相機可以固定在正確的角度。
Google 反駁了這樣這種說法,認為 Clips 是一個「設定好即忘記」的設備。但與此同時,對相機所需要做出的調整也暴露了拍照質量的問題,The Verge 的評論中突出強調:
該相機的超廣角視野(它捕捉類似於全畫幅數碼單反相機的 10mm 鏡頭所看到的東西),可以很容易進行定位,並且確保你在畫幅內獲得某些東西,但對人物肖像來說比較糟糕,因為它會以不美觀的方式扭曲臉部輪廓。同樣地,任何接近畫幅邊緣的事物都會被很大程度上進行扭曲。為了避免拍攝對像在獲取的圖像中很小,它們必須位於相機大約 10 英尺的範圍內,但是 Clips 定焦鏡頭的範圍大約為 3 英尺到無限遠,所以其範圍內的主體看起來也並不會很銳利。
就捕獲珍貴的鏡頭而言,各方反應褒貶不一。Wired 的評論者可能用設備捕捉到了精彩畫面。
它擅長感應寵物的活動。我把它朝向我的貓,並試圖讓貓玩羽絨玩具。我把玩具圍在它頭上晃了整整一分鐘,而它不為所動,然後它終於拿起誘餌。當我打開手機時,唯一保存的拍攝鏡頭就是它撲到玩具上的時刻,那非常完美。
正如 USA Today 所評價的那樣:
一旦開啟,相機拍攝了許多圖像,大多數毫無緣由。它會定期自動捕獲,大多數都很糟糕,有些也很棒,而且非常受歡迎,特別是我朋友的 4 歲女兒笑著跳起來的鏡頭。
但是,正如 TechCrunch 指出的那樣,Clips 不是完美的,需要很多的人為輔助,而這不是人們所設想的人工智能產品。
Clips 大多時候能捕捉重要時刻,但這並不完美,實際上還需要一些舊式的人性化策略。而且有一點不好的地方在於你最終只能獲得相機最終捕捉的一小部分圖像。
這些評論者們當然也有共識,那就是 Google Clips 最終還是可以拍攝出好照片的,但這需要時間、訓練以及所需要的習慣上的改變。關於習慣上的改變,ZDNet 上很多以家長為中心的評論指出了 Clips 拍攝出好照片的例子,這也讓人們更加相信 AI。
前幾次使用它時,我發現自己不斷進入 Clips 應用並查看所拍攝的內容,然後嘗試調整位置或使用快門按鈕強制拍攝照片。
直到一場籃球比賽之後,當我回顧它所捕獲的各個時刻之後,我意識到我需要放手並相信短片。我現在有我女兒的防守和搶籃板的 GIF 圖片,我一直坐著觀看比賽,但沒有拿到手機拍照(或查看短片)。
然而,The Verge 的評論不認為它的這些用處能掩蓋硬體局限性。
我相信我可以通過練習更好地使用 Clips——提高更好地了解它的超廣視野,找到最佳角度和位置等等,但我不相信所付出的努力會獲得更好的結果。
Google 傾向於說人工智慧處於「早期階段」。Engadget 則恰當地對 Clips 進行了這樣的總結:即使在珍貴瞬間發生時 Clips 已經設定並打開了,但還是不能保證它會捕獲到圖像。在這一點上,只有上帝和谷歌知道人工智慧會捕捉到何種圖像,而且你必須忍受這種不可預測性。
與此同時,「早期」的說法也可以適用於這項新技術的使用者們。而當 Clips 的 AI 獲得改進和訓練,以及消費者有機會熟悉依賴這個小工具記錄珍貴時刻的行為後,重新審視使用情況將會變得十分有趣。
from INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察 http://ift.tt/2FEUux8