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图片来源：Facebook(公众号：)9月1日消息 据外媒VentureBeat报导，Facebook今日向外回应，为了给用户获取更佳的360度视频观赏体验，其将利用AI算法来对这些内容展开调整，防止因为图片弯曲毁坏呈现出效果。据报，在今日举行的@Scale大会上，Facebook成立了一个系统，通过深度神经网络来尝试缺失上载后的照片中少见的错误。例如，摄制360度照片的人会将照相机极致的和地平线维持水平方位，拍出来的照片有可能不存在弯曲等问题。

而如果利用VR设备观赏这些图像和视频，则不会有无法读者或超越沉浸于感等问题。据VentureBeat 的 Blair Hanley Frank 回应，Facebook成立的这一系统，在摄制时可输入一对数值，来缺失照片的水平线和视野中的地平线的倾斜度和，从而使其保持一致。这样一来，用户在环视场景时就会看见倾斜的图像。

据介绍，Facebook的新系统运用了AlexNet图像识别系统，AlexNet 是 2012 年创立的卷积神经网络，已被用作解决问题其他很多问题，如证实图像内容等等。现在这一系统还并未投入生产，不过公司的研究表明已在预期之中。比如证实图像的内容等。

事实上，了解到，自从Facebook去年在News Feed中减少360度照片后，这种图片的数量更加多。由于可以通过移动设备摄制和共享这样的图片，使得它的风行度更进一步强化。

与此同时，利用Facebook的Gear VR应用于找寻这些内容的可玩性也在有所减少。除了自动修正倾斜度这一问题，Facebook还被迫面临360度照片的大规模上载的问题。虽然这对于超强较慢网络和设备不是一个大问题，但是其对基于蜂窝网络的移动设备来说，压力极大。

就这一问题，Facebook采行将照片转换成多维数据集的方式，然后将这些数据集存储在有所不同的分辨率上。即当用户在News Feeds里刷到一张全景照片的时候，Facebook的AI算法就不会计算出来当前窗口图形时必须哪种分辨率、以及用哪些小图像来油画成大图。如果当前必须的分辨率不能用，程序就不会继续图形一个低分辨率的版本，同时等候网络把高分辨率的内容传过来。

当用户转入全景照片移动手机和在屏幕上图形观赏的时候，程序不会不时地做到这样的全套计算出来。这样，原本的用户体验上会有什么可感官的变化，却构建了千万甚至上亿像素的高分辨率全景图像表明。

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