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讓照片變成畢卡索作品,濾鏡App「Prisma」的秘密是什幺?

admin 2016-08-16 09:24:36 0

Pokémon Go 之后還有什幺 app 最紅,那必須是 Prisma 了。

Prisma于6月11日作為免費應用軟件在App Store正式上線,由俄羅斯一個四人團隊開發。 短短一週就席捲了東歐10個國家排行榜的第一名。

不是“老土”的“美圖秀秀”,Prisma做不到將你的自拍磨皮美白,或者液化放大你的眼睛。 Prisma擅長的是將照片變成一張真正的藝術作品。

而且操作超級超級超級簡單,只要三步,至于具體怎幺用,請移步至AppSo的文章《Prisma:紅遍全球的修圖App,一秒丑照變藝術品#iOS #Android》。

那幺,Prisma 火紅的背后有什幺“秘密”嗎?我們將在這篇文章為你揭曉。

一毛錢都沒花的“廣告”

你肯定在外頭逛街的時候看到各種推銷人員,他們絞盡腦汁地吸引路人的注意,就為了讓你掃一掃他們的QR Code。

你也肯定在刷社群網站的時候,中間夾雜著幾條某應用的推薦廣告。

然而Prisma不用做這兩件事,沒有花一毛錢來打廣告 ,就能紅得一塌糊涂。

Prisma耍的是無需花錢的“小心機”。當你用 Prisma 改完照片保存起來,已經幫你默默打上了 Prisma 的浮水印。 (當然你不想要浮水印的話,可以在設定里更改。)

在轉發的同時,Prisma 也自動帶上了 #prisma 的hashtag。在 Instagram 上一搜,光是帶 #prisma 標籤的貼文就有 200 多萬條。

不過真要火紅靠的還是實力,就算俄羅斯副總統梅德韋杰夫發的 Instagram 沒上浮水印沒帶話題,還是被人一眼認出就是 Prisma 改的圖片。

這廣告打得漂亮又毫不費勁。

不過開發者Alexey Moissenkov 表示 ,Prisma在這幺短的時間內迅速“上位”已經是意想不到的驚喜了。 Moissenkov 說:

Prisma 始于一個想法,而不是商業目的。

“美圖”背后是更高科技的技術

Prisma照片濾鏡所達到的效果已經不是在原圖蓋上一層濾鏡,或是用Ps的那一掛,而是神經網絡和人工智慧技術。

Moissenkov 的想法就是讓軟體用深度學習(Deep Learning)的方法用照片創造出一張全新的圖片。

在選取濾鏡后,軟體將照片上傳,讓人工智慧用一種更深層次的學習方法“卷積神經網絡”(Convolutional Neural Networks),重新解讀圖片后,製作一張新的圖片出來。

卷積神經網絡,去年曾在德國兩所大學的研究論文上出現。這種人工智慧技術讓電腦接收一系列的藝術作品,然后“學習”不同藝術作品各自的風格特徵,再套用到其它圖片上。

德國蒂賓根大學論文《藝術風格的神經網絡算法(A Neural Alogrithm of Artistic Style)》中寫到,“最吸引人的必須是神經系統,因為它可以被訓練透過生物視覺,運用演算法來自動學習繪畫中特有的風格,并將其分離表現出來。”

聽上去很複雜對吧,用最簡單的話來解釋:

原理就是把畫變成數字,然后從數學上讓兩幅畫看上去相似。

利用神經網絡來創造圖畫需要投入大量電腦運算,所以創作的過程非常慢。但 Moiseenkov 的四人團隊改寫了程式碼,提高了 Prisma 的服務器處理效率,讓 Prisma 每天都能創作大量的“藝術作品”。

所以 Prisma 不能斷網使用的原因就是,它在將你的照片送給位于莫斯科的伺服器解讀。

運用人工智慧來製作照片編輯軟件也不是新鮮的創舉。 今年3 月,Facebook 買下了一家白俄羅斯新創公司Masquerad,原因就在于這家公司的app MSQRD。

MSQRD透過自學習算法(Self-learning Algorithm)的人工智慧技術,透過手機前置攝影鏡頭在自拍者的臉上疊加動畫效果或改變臉部形狀,這效果實際上類似于 Snapchat 的攝像功能 Lenses。

而Snapchat也是在 2015年從一家烏克蘭新創公司 Looksery 身上“挖”過來的。

不過這種人工智慧僅限于在臉上疊加效果,所用的技術非常初級。

顯然, Prisma 使用的人工智慧更加“聰明”。

接下來Prisma要進軍VR和影片界

如今的受眾嘴刁難滿足,Prisma 想要持久地紅下去還要再變出新花樣。

據Mashable報導,Prisma團隊表示下一步是影片,并發給Mashable一段效果影片。

同時,Prisma也在開發VR的功能,這段360度影片就預示了Prisma即將可能達到的VR效果。

可以看出新功能也將延續原有的藝術風格。

看來Prisma不僅想佔據你的手機,還要攻占下你的電腦和VR。

文章來源:機房監控系統 http://www.scdprobes.com

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