中国版 Prisma 来了，我们今天再聊聊深度学习

“ Prisma 第一次将这项技术成功商业化。他们充分考虑了智能手机覆盖率的飞速增长，并且细致研究了用户行为。Prisma 接入的是以亿数量级的市场。” 《莫斯科时报》这样报道他们：“ 谁抓住了用户需求，谁就能成为亿万富翁。”

Prisma 的横空出世，算是俄罗斯互联网圈子少有的高光时刻。2016年6月中旬，这款应用刚在 iOS 上发布，15 天内下载量 750 万，火遍四十个国家。

巨大的成功甚至让开发团队措手不及，不得不以每天扩大一倍的速度提升服务器处理能力。

“看起来，整个俄罗斯都被我们征服了。” 莫伊谢延科夫随后在 Facebook 上写下了这句话。8 月 2 日，Prisma 全球范围内已获得超过 5000 万用户。

▲坐拥 2300 万粉丝的俄国总统梅德韦杰夫也成为 Prisma 的用户。他在 Instgram 上晒出一张 Prisma 作品，迅速获得 8.7 万个赞。

Prisma 比 Deep Art 先进的地方在于，它大大缩短了图像处理的时间。在用户还没有达到十几亿数量级的时候，每张照片在 Prisma 系统内的处理时间只有 20 秒。其次，Prisma 是一款免费手机应用，相比网页版的 Deep Art， 无疑具有更多的用户基数。

20秒，全球的某个角落，一个用户上传照片，他的照片被传送到位于莫斯科的服务器上，Prisma利用人工智能和神经网络进行处理，然后经 “风格化” 后的图片再返回用户手机。

这个速度在业内是顶级的。为什么这么快?

“一定是下了血本，”一位来自国内著名人脸识别技术公司的工程师告诉深蓝 Deeper Blue，“在我当时搭建的框架之下，用普通笔记本的计算能力，做一张这样的图有可能需要几个小时。”

德国人莱昂 · 盖提斯则对深蓝 DeeperBlue 猜测道：“我认为他们训练了一个前馈神经网络来制造图片。”

“Prisma 没有完全依赖机器学习，而是对一些关键的内容加以控制。”一位业内人士则对深蓝 Deeper Blue 说，“例如，在海量的用户上传内容中，一定有相当一部分比例是人像，而相对于原始算法，Prisma 对面部细节的处理似乎更胜一筹，也许他们专门加入了对面部的识别和控制。”

据莫伊谢延科夫自己介绍，Prisma 一共用了三组神经网络，它们分工明确：两组神经网络负责的风格提取和照片制作，还有一组神经网络作为后台，为整个计算过程加速。

相比之下，Deep Art 更像是精工细作的手艺人。莱昂 · 盖提斯认为自家的原始算法虽然慢一些，但在细节表现力上更胜一筹—— “是真正的艺术品。” Deepart.io 提供的收费高分辨率大图，堪比一副挂在博物馆墙上的画。

▲Deep Art 主页上，关于作品定价的界面展示。图片来源：https://deepart.io/pricing/

“他们的风格化工作比最初的工作要弱了些，我认为他们是做了一些较低级别的图片处理，以掩盖风格化的不足，例如，加强了边缘的表现。” 莱昂 · 盖提斯对深蓝 Deeper Blue 说，他认为 Prisma 牺牲了艺术质量而求速度。

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（编辑：济南站长网）

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