Prisma为什么可以这么快？听听前身企业Deep Art怎么说

 Prisma为什么可以这么快？听听前身企业Deep Art怎么说。其实prisma 的前身是Deep Art，prisma 之所以这么好用，这么快捷全是之前付出的努力，今天，小编就来给大家讲讲Prisma为什么可以这么快。

Prisma 体现了当今人工智能时代，人们想要用计算机代替传世画家的野心。印象派、野兽派、浮世绘、波普、解构主义，曾经艺术风格都是画家脑中不可捉摸的概念。而到了人工智能时代，所有艺术风格都被证实是可以进行 “量化” 的，并且通过机器学习，可以源源不断地产生新作品。

在量化（数学）与风格（艺术）之间，吊诡的是时间。最勤奋的油画画家达芬奇，画一幅普通作品也需要花费一周左右；而到了人工智能时代，这个时间是：不到 20 秒。

趁着中国版 Prisma 的发布，我们今天复盘一下深度学习的图像应用。

把计算机 “调教” 成梵高

似乎 欧洲国家对艺术这件事比其他地区更有群众基础。早在 2016 年 Prisma 大火的一年之前，就有三个德国研究员想把计算机调教成梵高。

这三个研究员名字分别叫做莱昂 · 盖提斯（Leon Gatys），亚历山大 · 埃克（Alexander Ecker）和马蒂亚斯 · 贝特格（Matthias Bethge），来自德国图宾根大学（University of Tübingen）的 Bethge 实验室。他们研发了一种算法，模拟人类视觉的处理方式。具体是通过训练多层卷积神经网络（CNN），让计算机识别，并学会梵高的 “风格”、然后将任何一张普通的照片变成梵高的《星空》。

在人类的视觉系统中，从眼睛看到一件实体，到在脑中形成图像的概念，中间经历了无数层神经元的传递。底层的神经元获取到的信息是具体的，越到高层越抽象。

这三个德国人发现，如果用计算机模拟这个网络，将每一层的结构分析出来，能看到：在采样过程中，底层网络对于图像的细节表达得特别清楚，越到高层像素保留得越少，轮廓信息越多。

所谓深度学习（Deep Learning）中的 “深度（Deep）” 即意为层数。神经网络的每一层都会对图片特征进行提取，而 “艺术风格” 则是各层提取结果的叠加。

这三个德国人把他们的上述发现写成了两篇论文：《艺术风格的神经算法（A Neural Algorithm of Artistic Style）》，和《利用神经卷积网络进行纹理合成（Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks）》，在学术圈引起极大的讨论。

“起初，我们只是想创造一个关于神经科学的新鲜事物。而艺术人工神经网络的状态与人类的视觉系统有颇多相似之处。所以后来我们觉得，可以对图片做更有趣的处理。” 莱昂 · 盖提斯对深蓝 Deeper Blue 说。

论文发表后不久，他们便建立了一家名为 Deep Art 的初创公司，着手实现他们在论文里提出的想法。

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