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比如说，我想要比较压抑的效果，那么我的曝光可能就需要暗一些，但是如果我想要一个糖水的效果，那么我的曝光就需要亮一些。这件事任何一个摄影师都能很好的理解。我们都知道摄影其实是有一个「正确的曝光」，即直方图非常完美。
但「正确的曝光」不一定是「好看的曝光」，很多具有明显摄影风格的作品都是有着曝光瑕疵，而且这往往也是摄影风格的某一种体现。可如果是使用「机器学习」进行照片后期修饰，人的主观能动性已经在过程中被去掉，直接给予了一个结果。那么如此看来，这张作品的后期过程已经去掉了人的表达，也就丧失了摄影后期的本质意义。
当然，并不是完全否定「机器学习」这种智能修图的方式。因为摄影后期也分为一定的阶段，比如至少可以分为基础后期阶段和创意后期阶段。在基础后期阶段，摄影师基本工作就是首先纠正画面中的不正确。例如找出高光或者是阴影中的细节又或者是还原当时拍摄现场的白平衡。在这一个阶段，很多时候的确是重复性操作，甚至是有规律可循的。所以如果能够让机器学习完成这一部分的工作也可以提高一定的效率。
在有了以上的这个讨论标准以后，我们再看 Pixelmator Photo 的「机器学习」，它基本上做了两件事：
1. 调整影调，让直方图更加均衡和居中
在曝光和影调方面，Pixelmator Photo 更像是从直方图出发做调整。任何的摄影作品，都会控制曝光参数让直方图的大部分像素尽可能的靠近中间调的区域。然后把像素尽可能拉伸，让整个画面的直方图尽可能「舒展」。而这样做的目的就是可以获得一张从参数上最容易认为「正确」的照片。比如我对比了几组直方图，我们可以显而易见的看出这种倾向。

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但恰恰因为如此，这让很多照片变得平淡异常，甚至会丢失很多氛围。最为明显的例子就是下面这一张美食照片，在这张照片中我们可以清楚的看到原本是一张暗调的摄影作品，可当在使用了机器学习以后，整个照片的确变为了一张正常的照片，但是拍摄时原本想要保留的氛围也就完全丢失了。
也就是说，如果你的摄影作品的直方图是很标准的，那么使用这个机器学习是可以帮你更进一步的调整。但是一旦有了曝光倾向，那么反而就是反作用了。

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2. 调整颜色，大多数时候是色温
另一个最为直接的观感效果就是在于色温的调节。的确，色温和曝光一样，也是有着「正确的色温」。但「正确的色温」很多时候也不是「好看的色温」。尤其是色温对于色彩氛围的影响是非常大。蓝色给人清冷，橙色给人温暖。而一张照片的冷暖，也应该是摄影师自己的判断。
在 Pixelmator Photo 中，对于色温有着非常明显的倾向，基本上都会调整色彩偏黄。这种调整在风光上还能够接受，但是在人像上问题就比较大了。当然这可能是因为审美差异的原因，Pixelmator Photo 的色偏并不适合亚洲人的肤色。
其它方面，虽然说你不需要非常夸张的液化美颜。但是至少能够在识别到人像以后，对人脸肤色的单独优化，可遗憾的是并没有。
也就是说，在机器学习修图这个功能点上，它真的只是一个噱头。唯一可能的帮助就是多一个参考，这样看的话一些重要的参数设置的独立的「机器学习」按钮也是有用的，它至少给很多入门用户一个选择。