中国版 Prisma 来了,我们今天再聊聊深度学习
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中国版 Prisma 来了,我们今天再聊聊深度学习

在量化与风格之间,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。

文章授权转载自深蓝DeeperBlue(ID:deeperbluetech

2016 年 8 月 16 日凌晨 00:01,湖南欧斐网络科技有限公司开发的 “深黑” APP 在 Android 平台上线公测版。“深黑” 的自我简介如下:

“为艺术爱好者打造的神奇手机 APP,让你的照片瞬间变换成艺术风格作品。不同于传统滤镜,深黑基于人工智能,每个风格都是由真正的艺术家训练、创作而成。只需轻轻点击,就能得到不同艺术风格,让人惊叹不已。”

“基于人工智能”、“不同于传统滤镜”这些用词,加上看作品画风,让人联想起 2016 年大火、仅次于 Pokeman Go 的 APP——Prisma

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深黑的作品展示。图片来源:http://www.oandf.cn/deepblack/index.html

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》。‍‍

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Deep Art 首页贴出得到一张 “梵高风格” 图片的步骤。第一步,吸收用户拍摄的照片。第二步,让计算机学会星空图的风格。第三步,计算机输出自己做的“新画”。图片来源:https://deepart.io/#

‍‍‍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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Deep Art 网站,图像制作界面。Deep Art 提供多种艺术风格选项,图像制作完成后需发至用户邮箱。图片来源: https://deepart.io/hire/

‍用户在 Deep Art 网页上上传自己的照片,然后通过 Deep Art 提供的 “机器人梵高” 进行新画创作。整个过程需要等待几个小时让计算机进行数据运算和处理。用户可以选择清晰程度不等的作品。用户可以花上 19 欧买一张适合明信片用的作品,或者多掏 100 欧,买一张大尺寸油画级别的。

莱昂 · 盖提斯们做的事情并不是美图秀秀的滤镜。在 Deep Art 出来之前,已经有很多致敬莫奈与梵高的滤镜类应用,但核心原理和 Deep Art 完全不同,比如 2010 年上架的 Mobile Monet, Van Gogh Camera 。‍

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Camera Monet 与 Van Gogh Camera的界面展示。这两款滤镜软件,都能讲用户照片渲染成某种艺术效果。但核心原理和Deep Art使用的卷积神经网络完全不同。(深蓝制图)。

如果我们将同一张图片放入 Van Gogh Camera 中,Van Gogh Camera 会按照程序员事先内置的 “公式”,计算图中每一个像素点,最后输出一张梵高风格的照片。但只要我们想将图片风格从梵高换到毕加索,程序员就必须重新写一套代码,更改计算 “公式”。

而在 Deep Art 中,编写 “公式” 的程序员是卷积神经网络(CNN),只需输入梵高的《星空》,卷积神经网络便能自动提取这幅画作的风格特征,并量化成具体公式。也就是说,艺术史上所有的作品都能作为滤镜来源。

“卷积神经网络可以被看做是一个机器艺术家。” 莱昂 · 盖提斯说。‍

从德国到俄罗斯

‍‍‍2016 年年初,俄罗斯计算机工程师阿列克谢 · 莫伊谢延科夫(Alexei Moiseyenkov)读到了这三个德国人的论文。他敏锐地嗅到,德国人做的远远不够,这项技术在消费级市场仍是一片空白。

随后他组建了一个四人团队,研发了 Prisma,力求做到:免费,更快,更简单。“ 两个月研究数学模型,一个半月开发。” 莫伊谢延科夫说。

“ 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 Facebbok 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。‍‍‍

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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。

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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。

群雄逐鹿

大部分人之前推测 Prisma 会推出更多滤镜来变现,但在 Prisma 主创拜访过 Facebook 之后,爆出他们的下一步的计划是做视频。2016 年 7 月20 日,Prisma 创始人莫伊谢延科夫在 Facebook 官方账号上上传了一段 29 秒的音乐视频。这段视频的每一帧,都经过艺术风格渲染。

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一段 Prisma 艺术效果视频。Prisma 已经在官方 Facebook 上发布了多个音乐视频。

然而,并不只有 Prisma 一家在转视频这个方向。

仅仅隔了 9 天,Prisma 的天使投资方、俄罗斯互联网巨头 Mail.Ru 公司副总裁安娜 · 阿塔莫诺娃(Anna Artamonova)在 Facebook 上宣布了 Prisma 直接竞品 Artisto 的发布。这是一款结合神经网络和人工智能技术的视频处理软件,可以为视频添加动态的艺术特效。虽然视频长度不能超过 10 秒,但名画风格的图像 “动起来” 确实赏心悦目。阿塔莫诺娃称这个视频软件只花了 8 天时间研发。

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副总裁 阿塔莫诺娃接连在 Facebook 上发布 Artisto 制作的视频。 图片来源:https://www.facebook.com/artamonova/videos

在 Prisma 安卓版上线的第二天,俄罗斯最大社交网站 VKontakte 也推出了一款和 Prisma 类似的产品:Vinci,两者的功能和外观都非常相似。Vinci 不仅将图片加工时间缩短到了 2 秒钟,还快速开放了 iOS 与 安卓市场,并且覆盖到 Prisma 未能涉足的 Windows Phone 领域,成为 Windows Phone上第一个运用神经网络的软件。值得一提的是,社交网站 VKontakte 也是 Mail.Ru 的旗下产品。

截至到 2016 年 8 月 2 日,在俄罗斯 APP Store 免费榜上,Artisto 高居榜首,Vinci 位居第二,而 Prisma 则落到了第五的位置。

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图片制作软件 Vinci 的界面展示。图片来源:http://mspoweruser.com/vinci-great-alternative-prisma-now-available-windows-mobile-devices/

不仅仅是俄国人在想视频这件事,Deep Art 那三个德国人也瞄准了视频市场。前不久,Deep Art 官方网站放出了一段 demo,开始制作付费短视频。一段 720p的视频(最长五分钟)售价 249 欧元。

Deep Art 的产品高价位和慢速度,定位的是中高级市场。而在大众消费端,免费产品 Prisma,Vinci,Artisto 不论谁赢,都是俄罗斯互联网巨头公司 Mail.Ru 的胜利。与其说几款产品是在技术上较量,不如说这是互联网资本大鳄的强势布局。

然而,事实上深度学习在视频上还处于起步阶段,主要面临如下三个挑战:

第一,视频的数据处理量比图片更大,对计算能力的要求指数级增加

第二,如何保持帧图像在时间轴上的信息一致性,而不是单独处理每一帧图像,也是难题;

第三,视频中的物体时刻在运动,如何追踪其在空间中的动态变化,研究员们还没找到好的方法。

除了我们盘点过的这些 “滤镜类应用”,深度学习在图像处理上应用还有很多。总的说来,深度学习图像应用按照过程可以分为两部分:输入与输出。

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输入可以视作是 “机器视觉”,即机器内部建立起对图像的理解与认知——比如去判断图片中人像是不是本人,对图中物品进行分类等;

输出是进一步做出判断、决策,并触发行动,比如自动驾驶中通过分析摄像头采集到的道路信息,对控制系统下达加速、停车等指令。

在图像识别的高准确度的基础上,深度学习能够完成更为复杂的任务。举个例子,如果说百度图片搜索、微博自动检测图片中的敏感词属于计算机理性认知层面应用的代表,那么像 Prisma 这样的应用就是在深度学习的帮助下,让计算机不仅可以理性识别,还能感性认知图片,理解图像的风格与内容关系。

这才是人工智能的意义所在。计算机感知能力的发展决定了机器世界能否真正建立自洽、完整的知识体系,最终实现对人类能力的替代、延伸和增强。

按领域内容,深度学习在图像中的应用分为:图像识别、分类、检测、搜索、特征提取和视频处理这几大类别。其中,人脸识别是突破最快的深度学习图像应用。早在 2014 年便有多个初创科技团队达到了逼近或者超越肉眼的识别率,如下图展示:

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各公司利用自己的公开样本集测试,提交测试结果。结果显示,汤晓鸥教授团队研发的人脸识别产品 Deep ID 已经超越肉眼的识别率。其中,小横线上面是技术产品名,下面是团队名称。(深蓝制图)

这几家公司中,Facebook 已经将 Deepface 的成果整合到自家产品中了。如今,用户上传照片到 Facebook 账号,系统就能自动标注图中的每一个人。而旷视科技和以汤晓鸥教授为技术核心的 “商汤科技”,则主要为金融、安防等部门提供成熟的身份认证产品,客户包括支付宝、招商银行、反恐部队等。

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商汤科技与旷视科技主要客户对比图(深蓝制图)

Facebook 可能是这三家巨头中对深度学习图像应用最具有野心的大公司。据内部可靠消息,Facebook 或将在下周末(2016年8月底)将他们最新的研究成果代码开源。如果用一句最简单的话来形容 Facebook的新突破,叫做 “采用无监督学习让计算机无中生有,自己生成图片”。

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三大互联网公司在深度学习上的布局一览。(深蓝制图)

在以往,人们让计算机去做图像生成采用的是监督式学习,即需要利用大量带标签的数据去训练人工神经网络,后者才能逐渐学会识别东西。比方说,给计算机看 1000 张猫的图片,看多了之后神经网络会逐步对猫建立模型并识别其他猫的图像。

但在今天,Facebook 采用的是无监督学习,让计算机自主生成一些含有飞机、汽车、小鸟等东西在内的场景图像样本,并令观众信以为真。

Google 的 Deep Dream 是一个会画画的计算机。它自动识别图像,筛选出某些部分,进行夸张,以创造出一种迷幻效果。半年前,Deep Dream 于湾区举办了成功的画展。Deep Dream 模仿 500 年前文艺复兴时期的德国画家汉斯·荷尔拜(Hans Holbein)的笔触与绘画技巧,画出了一系列硅谷名人。每张画作足以让人们掏出几千美金来收藏。

然而,Deep Dream 的算法有时候会给人惊吓。如果它发现你的脸部线条有点像一只狗,于是它会把那一块区域画成一个完整的狗。“这就像吃了 LSD,计算机会出现幻觉。于是到处都是狗!” 一位来自 Google AI Lab 的员工说。

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Google Day Dream 的画作。图画中不少区域被计算机处理成狗头、漩涡。

无论如何,计算机正在向我们展示它们自己的梦想。

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