应用简介
Neural Filters(PS神经网络滤镜)是一款专为Photoshop用户带来的智能AI滤镜。使用滤镜之后，就可以为旧黑白照片着色、改变面部表情、快速模糊背景以实现逼真的效果，或者大幅度编辑修改图片，全新改良，功能更为强大，欢迎下载尝试。
【特色滤镜】
皮肤平滑度
使用“皮肤平滑度”滤镜编辑肖像时可节省宝贵时间。只需单击一下，即可快速移除皮肤的瑕疵和痘痕。
移去 JPEG 不自然感
移去 JPEG 不自然感滤镜可以移除压缩 JPEG 时产生的伪影。
样式转换
使用“样式转换”滤镜为图像赋予新外观。此滤镜将选定的艺术风格应用于图像，从而激发新的创意。
超级缩放
使用“超级缩放”滤镜快速放大和裁剪图像，然后让 Photoshop 添加细节以补偿分辨率损失。
着色
使用着色滤镜快速为黑白照片添加颜色，让老照片恢复生机。您可以添加一个或多个焦点，以增强照片中特定区域的着色效果并设置其他属性。
淡化或过度曝光/曝光不足的图像可能导致颜色预测不太准确。这可以通过在应用滤镜之前进行曲线或 Camera Raw 调整来改善亮度和对比度。
智能肖像
借助“智能肖像”滤镜，您可以通过几个简单的步骤简化复杂的肖像编辑工作流程。“智能肖像 ”滤镜通过为“快乐”、“惊喜”、“愤怒”、“面部年龄”、“凝视”、“头发粗细”、“头部方向”和“光照方向”生成新元素来创造性地调整肖像。
妆容迁移
想不更改妆容就改变您的整体形象吗？此“妆容迁移”滤镜可以尝试将眼部和嘴部的类似风格妆容从一张图像应用到另一张图像。
深度模糊
深度模糊滤镜可在图像中创建环境深度以突出前景或背景对象。您还可以使用此滤镜在主体周围添加雾化效果，并调整周围的色温以使其变得偏暖色调或冷色调。
将深度模糊滤镜与其他任何滤镜一起使用时，进度对话框可能直到图像处理结束时才显示。
风景混合器
风景混合器是一款极具创意且简单易用的工具，适用于专业人士和概念艺术家，可帮助他们对风景图中的背景进行创意调整、设计异想天开的场景或创造出富有视觉冲击力的复合风景图。
可使用更新后的风景混合器 Neural Filter，通过将输入图像和参考图像进行组合以形成新的混合图像。切换以使用给定预设或创建自定义图像。
这一依托于 AI 技术的 Neural Filter 经过了训练，可查看参考图像并将参考图像的样式应用于原始图像，从而打造出令人惊叹的视觉效果。
颜色转换
使用颜色转移 Neural Filter，可从参考图像获取颜色调板并将其应用于您自己图像的颜色调板。
此滤镜自带滑块，这些滑块可用于调整图像的亮度、饱和度、明亮度和颜色设置。从给定的预设图像中进行选择，或从选择的参考图像创建自定义图像。
协调
使用协调 Neural Filter，可使其中一个图层的颜色和色调与另一个图层的颜色和色调相匹配，从而创造出完美的复合图像。
此滤镜带有滑块形式的调整控件，可用于调整效果的强度。
【常见问题】
使用 Neural Filters 需要哪些操作系统？
Neural Filters 将在以下操作系统上运行：
macOS：从 10.15 开始，所有滤镜都在 macOS 上可用。
Windows：所有 Win 10 版本及更高版本都支持 Neural Filters。
我是需要本地下载滤镜，还是需要在云端执行滤镜操作？
大多数滤镜都在本地运行，因此您需要先下载它们才能使用。
某些滤镜（如智能肖像（测试版）和深度模糊（测试版））可在云端处理某些操作。需要具备 Internet 连接才能充分利用滤镜。
如何更新我的滤镜？
我们不断致力于改进滤镜所基于的机器学习模型的性能。更新可用时，Photoshop 将请求您更新滤镜。
滤镜下载内容有多大？
从小于 1 MB（皮肤平滑度）到大于 650 MB（样式转换）。有些滤镜基于较小的机器学习模型，而另一些滤镜则基于较大的模型。但是，我们会不断优化每个模型的大小。
滤镜是使用 GPU 还是 CPU？
每个滤镜将首先尝试使用本地计算机的 GPU。如果计算机没有高效的 GPU，滤镜将默认使用 CPU。无需高性能 GPU。
是否可以从本地计算机中删除滤镜？
是。您可以在以下位置访问滤镜。每个子文件夹都包含一个模型。
macOS：~/Library/Application Support/Adobe/UXP/PluginsStorage/PHSP/23/Internal/com.adobe.nfp.gallery/PluginData
Windows：%appdata%\Roaming\Adobe\UXP\PluginsStorage\PHSP\23\Internal\com.adobe.nfp.gallery\PluginData
Adobe 会收集我的信息吗？哪类信息？
Adobe 会收集匿名行为数据（点击、点赞、滑块拖动）
Adobe 会在您将图像纳入反馈中时匿名收集这些图像并且不会将这些图像与个人或用户关联
Adobe 会收集数据，以优化机器学习模型，从而生成更好的结果
Adobe 如何处理包容性和偏见？
由于库主要用于肖像，并且滤镜基于新技术，因此，可能会出现与包容性和偏见有关的无法预料的结果。
Adobe 致力于确保包容性和公平。如果您遇到任何有偏见的结果，请使用反馈机制与我们联系。
我们会不断改进滤镜背后的技术，将有偏见或不希望的结果减少到零，并制定一个流程，以便在出现这些情况时进行实时处理。
