50張圖片做出李飛飛數萬張的效果，類腦AI竟然這樣玩？

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郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

這張毛色艷麗「星空貓」，在經過圖像處理之前長這樣：

沒有了迷幻背景和油畫般的毛色，頓時變成了三隻「凡貓」。

一個不懂GAN也不會PS的普通人，完成這樣的圖像處理要幾分鐘？

在微信通訊錄里鎖定設計師大神……1分鐘；

組織語言求大神幫忙……5分鐘；

等大神回復……30分鐘；

大神發來了他的報價……卒。

但是對馬卡龍玩圖的用戶來說，只要點幾下屏幕就夠了。

上傳原圖，APP自動摳出三隻貓；

把背景和貓的渲染風格都設置成星空；

降低貓的亮度，提高貓的對比度。

三步完成只有設計師才能做出的效果，依靠的是馬卡龍玩圖APP背後的類腦人工智慧技術。

一家「沉迷」類腦的AI公司

馬卡龍玩圖APP之前的名字叫Versa，和背後的這家公司的名字一樣。

作為一家專做「P圖」的AI創業公司，Versa的研究方向和別家不同：

不做大數據人工智慧，專做類腦人工智慧。

Versa的CTO趙維傑向量子位介紹了他們的研究方向和特點。

類腦人工智慧和基於大數據的人工智慧不同，是機器學習的另一個分支，研究類腦計算，以及概念表示、遷移與生成，和腦科學的關係更近一些。

相比依賴大數據進行模型訓練的神經網路，類腦人工智慧可以實現和人類小孩認識世界類似的能力，僅僅通過少量數據就可以實現一些效果。

比如說，李飛飛2016年的ECCV論文《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer

and Super-Resolution》用到的方法，實現每種風格需要4~8萬張圖片來進行訓練，而Versa的通過類腦人工智慧進行風格遷移，每種風格只需要50張圖片就可以了。

而概念遷移則是類腦人工智慧的另一個優勢。拿圖片來舉栗子，概念遷移是指可以將顏色、形狀等基礎概念，加上語義，拼接成複雜概念。

作為一家以P圖為核心的公司，類腦人工智慧便於實現概念遷移的特點也讓Versa在「摳圖」這個步驟中取得了優勢，趙維傑自信滿滿的說他們的準確率超越了谷歌的Deeplab V3+大約5個百分點，達到了95.7%。

類腦人工智慧的第三個優勢「無中生有」被Versa用在了姿態估計上。

通過單目攝像頭拍攝出的景象，類腦人工智慧「腦補」出景深，可以方便實現3D姿態估計。

類腦狂人趙維傑

說趙維傑是個類腦狂人一點也不為過。

目前，趙維傑不僅是Versa的CTO，還是Versa和上海交大的腦科學與人工智慧聯合實驗室主任。

早在2012年，趙維傑就已經開始研究類腦人工智慧方向了。

在他看來，依靠大數據的人工智慧只能解決一小部分問題，比如圖像識別等；而在更廣闊的應用場景中，人們無法獲得如此大量的數據，只能靠類腦人工智慧來解決。

而類腦人工智慧本身的概念遷移能力，更讓研發的速度足夠快。「任意一個基於腦科學的AI公司，都非常容易建立起長期的技術壁壘，」趙維傑說，「假設說現在我們的圖像分割演算法可能領先行業六個月的話，那我們下一個演算法一定領先行業要一年。」

這也讓趙維傑找到了自己的創業方向——不是安防、醫療這類基於大數據人工智慧的偏B端生意，而是服務更多人、更加多元化的文化產業，通過便捷的圖像處理，讓不管是設計師還是普通人都可以享受到AI帶來的方便和樂趣。

或許，這也是一個AI創業的靈感：誰說底層技術必須服務於B端？

趙維傑告訴量子位，目前Versa在APP端已經擁有1200萬用戶，未來準備繼續在C端通過馬卡龍玩圖APP服務普通用戶，在B端通過Adobe插件的形式，服務專業的設計師，讓設計師們不再花大量時間精力用在簡單的摳圖上。

One More Thing

Versa給量子位展示了馬卡龍玩圖APP下一個版本即將上線的新功能，名叫inpainting，可以一鍵P掉照片里的人物。

注意「仙人洞」中的那個白衣女子。

不見了。

另外，他們還準備把「摳圖」功能應用在視頻里，比如把這樣一段電影：

變成這樣：

你覺得效果如何？

最後，讀者朋友們對類腦人工智慧怎麼看？歡迎評論區留言。

— 完 —

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