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神經濾鏡是什麼?Photoshop Neural Filters 功能詳解

神經濾鏡(Neural Filters)結合 AI 技術實現智慧影像修飾與特效。本文將介紹功能特性、安裝方法,以及在 Photoshop 中的人像與創意應用。
Arvin Alejandro
視訊技術專家
更新於 Aug 22, 25
目錄
    1. 深入解析神經濾鏡的技術原理
    1. 神經濾鏡的實際應用場景
    2. 神經濾鏡的限制與挑戰
    3. Photoshop Neural Filters 的未來發展趨勢
    1. Filmora AI 影像樣式工具操作步驟
    2. Filmora 多元 AI 功能一覽

快速了解神經濾鏡(Neural Filter)

剛踏入影片與圖片編輯領域時,繁雜的專業術語與技巧往往讓人無所適從。面對琳瑯滿目的工具與功能,初學者很容易感到壓力倍增。為了幫助你快速入門並建立完整的知識架構,我們特別推出一系列專欄,深入解析影片與圖片編輯的關鍵概念,協助你打造專屬的編輯知識庫。

本篇主題聚焦於「神經濾鏡(Neural Filter)」,將帶你全面了解它的核心概念、技術原理,以及在實際影像編輯中的應用方式。

無論是透過 AI 工具套用搞笑濾鏡進行自拍、智慧去背,或是將陳舊的黑白照片精準上色,背後的關鍵技術,其實就是神經濾鏡。

神經濾鏡 Photoshop 範例圖片
神經濾鏡的定義

神經濾鏡是一種由 AI 驅動、基於深度學習模型的智慧影像處理工具,能為圖片與影片套用自然且精準的編輯效果。這些模型透過龐大的資料集訓練而成,因此功能涵蓋極廣,包括臉部細節修飾、年齡變化、影像風格轉換、背景替換等,只需幾個點按即可完成高品質編輯。

目前神經濾鏡在靜態圖片的表現已相當成熟,而在影片上的應用仍持續優化中。接下來,我們將從技術面深入探討它的運作機制。

雖然神經濾鏡的操作介面簡單直覺,但其背後的開發與技術整合卻相當複雜。接下來,讓我們深入剖析,要讓 AI 生成的動態影像穩定運行,需要哪些核心技術與條件。

深入解析神經濾鏡的技術原理

神經濾鏡(Neural Filter)背後是一套高度精密且複雜的演算法,其開發過程需要投入大量研發資源與專業技術。以下將帶你逐步解析這項技術的核心原理。

神經濾鏡的關鍵技術

多數神經濾鏡(如 Photoshop Neural Filter)核心採用生成對抗網路(Generative Adversarial Networks, GANs)與 卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNNs),用於分析影像的邊緣、材質與臉部特徵,並在保留影像結構的同時,替換成不同的藝術風格。

此外,還運用風格轉換模型,可將圖片轉化為各種藝術風格,從細膩的文藝復興筆觸到現代抽象風格都能精準呈現。

神經濾鏡的技術突破

在研發過程中,神經濾鏡結合了多項創新技術,帶來以下顯著突破:

・一鍵完成原本需要多步驟才能達成的高難度編輯。

・風格轉換效果更加自然逼真,並顯著強化了編輯軟體的混合功能。

・支援非破壞式編輯,可隨時回復到原始影像,保留最大靈活度。

神經濾鏡的發展現況

目前,神經濾鏡主要應用於照片後製與影像處理,其中 Photoshop 的神經濾鏡最為知名,但許多專業與輕量級的影像編輯工具,也逐漸導入類似功能。由於現有的 AI 模型擁有龐大的訓練資料集,其精準度與表現持續提升,使神經濾鏡成為各類強調 AI 圖像處理的應用程式中不可或缺的核心工具。

在理解了技術原理之後,下一步我們將轉向實務層面,看看神經濾鏡在真實編輯情境中的應用與表現。

神經濾鏡的應用時機與場景

接下來,我們將探討幾個實際應用情境、目前的技術挑戰與限制,並展望神經濾鏡在 Photoshop 與其他影像編輯工具中的未來發展方向。

神經濾鏡的實際應用場景

以下列出三種神經濾鏡特別能發揮效益的典型情況。

AI 修飾人像的範例圖片
人像修飾
並非每一次自拍都能恰好捕捉最佳狀態。當照片出現光線不足、肌膚瑕疵或背景雜亂等問題時,神經濾鏡的人像修飾功能便能派上用場。它可精準去除痘痘與斑點、模擬上妝、變換背景場景,甚至移除不必要的物件,讓影像更適合在社群平台上分享,展現最理想的一面。
AI 上色黑白照片的範例圖片
黑白照片上色
在修復受損或年代久遠的照片時,神經濾鏡能補足缺失的細節、還原色彩、提升解析度,使影像重現生動質感。若你手上擁有跨越好幾代的家族黑白照片,透過這項技術即可為它們上色,製作成兼具歷史價值與現代美感的彩色家族影像集。
AI 改變照片風格的範例圖片
影像風格轉換
神經濾鏡能將照片徹底轉化為全新風格。例如,你在海邊拍了一張自拍,若想看看這張影像被轉化為達文西筆下的文藝復興肖像畫會是什麼模樣,只需選擇 Renaissance 風格,便能將平凡自拍變成猶如博物館館藏的藝術品。

當然,這項技術仍在不斷演進,雖已展現驚人潛力,但部分細節與穩定性仍有提升空間。

神經濾鏡的限制與挑戰

任何新興技術在發展過程中都會面臨挑戰,而正是這些挑戰推動了技術的持續優化與突破。以下整理出神經濾鏡在實務應用中最常遇到的三大限制。

過度處理與不自然的視覺效果
當神經濾鏡需要處理的工作量過大,或試圖修復損毀嚴重的影像時,AI 雖會積極補齊所有缺陷,但也可能生成過多與原始內容不符的細節,造成畫面呈現過度修飾、不夠真實的情況。
情境辨識誤差
影像處理的關鍵在於準確理解情境。若 AI 訓練資料不足,就可能誤判背景或提示詞的含義,進而執行與使用者預期完全背離的修飾動作,導致最終成品無法令人滿意。
依賴穩定網路連線
由於神經濾鏡涉及高強度運算,多數運算會依賴雲端伺服器完成,因此必須在具備穩定網路的環境下才能使用。對於需要離線作業或網路受限的情境,這將成為一大限制。

上述問題在許多新興技術中都十分常見,至於何時能被全面解決,仍需仰賴技術的持續演進與市場驗證。

Photoshop Neural Filters 的未來發展趨勢

展望未來,神經濾鏡的應用將不再侷限於靜態影像,而是更深入延伸至影片處理。由於影片本質上是由一系列影格組成,當技術在圖片編修上已臻成熟,進一步拓展至影片自然指日可待。目前已有部分影片處理開始整合此技術,但要完全發揮其潛能,仍需克服速度與精準度的雙重挑戰。

神經濾鏡已在影像處理領域展現非凡潛力,而未來它在影片與其他多媒體應用上的突破,值得業界與創作者持續關注。接下來,讓我們進入最令人期待的部分——神經濾鏡的實用操作教學。

神經濾鏡操作指南

若你正在尋找一款穩定且功能齊全的影片與影像編輯軟體,Filmora 絕對是不會出錯的優質選擇。它結合簡潔易用的影像、音訊與影片編輯功能,提供流暢的操作體驗,內建數十款實用 AI 工具,還有上千種創意素材,介面設計直覺且符合使用習慣。

在眾多 AI 功能中,Filmora 應用了神經濾鏡技術,尤其以 AI 圖像風格化功能最為直觀且易上手。使用者可從多樣化的風格範本中自由挑選,這也是 Filmora 的優勢之一——每個功能都設計有豐富的自訂選項與範本,讓你輕鬆得出 Filmora 是首選的結論。

以下將帶你一步步實際操作,掌握這項功能的核心應用技巧。

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Filmora AI 影像樣式工具操作步驟

依照以下指引,利用 Filmora 的 AI 影像樣式工具(即 AI 圖像風格化),輕鬆將照片打造出可愛、夢幻,甚至帶點驚悚氛圍的效果。

步驟一
於 Windows 或 Mac 平台下載並安裝 Filmora,啟動後建立一個「新專案」。
步驟二
點按「匯入」按鈕,選取你想編輯的照片,並將照片拖曳至時間軸。
步驟三
在時間軸中點選該照片,前往「圖片 > AIGC」,啟用「AI 影像樣式工具」。接著挑選喜歡的風格。點按後,AI 會自動開始處理,數秒後即完成風格套用。
Filmora 桌面版建立新專案介面
Filmora 桌面版將照片拖曳至時間軸
Filmora 桌面版啟用 AI 影像樣式工具

從下方比較圖即可明顯感受到新風格帶來的質感提升。

Filmora AI 圖像風格化效果前後比較圖

套用後的照片宛如出自文藝復興大師之手,效果震撼且細膩。更棒的是,Filmora 內建多款創意 AI 工具,等你繼續挖掘,為你的影像創作帶來無限可能。

Filmora 多元 AI 功能一覽

請依照以下指引,體驗 Filmora 強大的 AI 功能,輕鬆創作專業影片。

利用 AI 繪畫功能,從文字提示詞快速生成圖片
Filmora 的 AI 繪圖功能操作簡便,只需輸入文字描述,選擇圖片風格與尺寸比例,點按「產生」即可。短短數秒內,系統會一次產出四張符合需求的高品質圖片,助你輕鬆展現創意。
透過 AI 圖像轉影片,將靜態照片轉換成動態影片
這項 AI 功能宛如魔法,只要從多樣化的轉換範本中選擇,並上傳照片,即可立即生成影片效果。舉例來說,你能將靜態照片製作成髮型變化的動態影片,豐富視覺呈現。
使用 AI 靈感成片,一鍵從文字提示詞製作完整影片
作為 Filmora 最新 AI 力作,靈感成片結合 AI 腳本撰寫、AI 繪圖及圖像轉影片的全流程。只需輸入簡單的創意構想,Filmora 即可自動完成整支影片的製作,讓創作更輕鬆高效。

本文對 Filmora 神經濾鏡功能做了基礎介紹,但它的強大遠不止於此。現在就下載 Filmora,親自體驗這套簡單易用的工具,讓你輕鬆踏上專業影像與影片編輯之路。

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