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Prisma 让你变成毕加索的秘密是什么？

爱范儿 · 公众号 · 科技媒体 · 2016-08-11 17:24

正文

Pokémon GO 之后还有什么 app 最火，那必须是 Prisma 了。

Prisma 于 6 月 11 日作为免费应用软件在 App Store 正式上线，由俄罗斯一个四人团队开发。短短一周就席卷了东欧 10 个国家排行榜的第一位。

上线不到两周，下载量就超过了 160 万次。截至 7 月 19 日，Prisma 就已经有超过 750 万的下载量。

（图：Amaziness）

不是 “老土” 的 “美图秀秀”，Prisma 做不到将你的自拍磨皮美白，或者液化放大你的眼睛。Prisma 擅长的是将照片变成一张真正的艺术作品。

而且操作超级超级超级简单，只要三步，至于具体怎么用， 请关注微信公众号 AppSolution（搜索 appsolution）查看最全使用教程——《Prisma : 红遍全球的修图 App，一秒丑照变艺术品 #iOS #Android》。

那么，Prisma 火的背后有什么 “秘密” 吗？爱范儿（微信号：ifanr）将在这篇文章为你揭晓。

一毛钱都没花的 “广告”

你肯定在外头逛街的时候看到各种地推人员，他们绞尽脑汁地吸引路人的注意，就为了让你扫一扫他们的二维码。

你也肯定在刷微博的时候，中间夹杂着几条某应用的微博推荐广告。

然而 Prisma 不用做这两件事，没有花一毛钱来打广告，就能火得一塌糊涂。

Prisma 耍的是无需花钱的 “小心机”。当你用 Prisma 改完照片保存起来，已经帮你默默打上了 Prisma 的水印。（当然你不想要水印的话，可以在设置里更改。）

在转发的同时，Prisma 也自动带上了 #prisma 的话题。爱范儿（微信号：ifanr）在 Instagram 上一搜，光是带 #prisma 标签的帖子就有 200 多万条。

不过真要红红火火靠的还是实力，就算俄罗斯副总统梅德韦杰夫发的 Instagram 没上水印没带话题，还是被人一眼认出就是 Prisma 改的图片。

这广告打得漂亮又毫不费劲。

不过开发者 Alexey Moissenkov 表示，Prisma 在这么短的时间内迅速 “上位” 已经是意想不到的惊喜了。Moissenkov 说：

Prisma 始于一个想法，而不是商业目的。

“美图” 背后是更高科技的技术

Prisma 照片滤镜所达到的效果已经不是在原图盖上一层滤镜，或是用 Ps 的那一挂，而是 神经网络和人工智能技术 。

Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。

在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法 “卷积神经网络”（Convolutional Neural Networks），重新解读图片后，制作一张新的图片出来。

卷积神经网络，去年曾在德国两所大学的研究论文上出现。这种人工智能技术让电脑接收一系列的艺术作品，然后 “学习” 不同艺术作品各自的风格特征，再套用到其它图片上。

德国蒂宾根大学论文《艺术风格的神经网络算法（A Neural Alogrithm of Artistic Style）》中写到，“最吸引人的必须是神经系统，因为它可以被训练通过生物视觉，运用算法来自动学习绘画中特有的风格，并将其分离表现出来。”

（图：Eugenio Culurciello’s blog）

听上去很复杂对吧，让爱范儿（微信号：ifanr）用最简单的话解释给你听：

原理就是把画变成数字，然后从数学上让两幅画看上去相似。

利用神经网络来创造图画需要投入大量计算机运算，所以创作的过程非常慢。但 Moiseenkov 的四人团队改写了编码，提高了 Prisma 的服务器处理效率，让 Prisma 每天都能创作大量的 “艺术作品”。

所以 Prisma 不能断网使用的原因就是，它在将你的照片送给位于莫斯科的服务器解读呢。

（图：Wikemedia Commons）

运用人工智能来制作照片编辑软件也不是新鲜的创举。今年 3 月，Facebook 买下了一家白俄罗斯创业公司 Masquerad，原因就在于这家公司的 app MSQRD。

（图：YouTube）

MSQRD 通过自学习算法（Self-learning Algorithm）的人工智能技术，透过手机前置摄像头在自拍者的脸上叠加动画效果或改变脸部形状，这效果实际上类似于 Snapchat 的摄像功能 Lenses。

而 Snapchat 也是在 2015 年从一家乌克兰创业公司 Looksery 身上 “挖” 过来的。

（图：Google）

不过这种人工智能仅限于在脸上叠加效果，所用的技术非常初级。

显然， Prisma 使用的人工智能更加 “聪明”。

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