郭一璞 發自 凹非寺拍明星後腦勺 報道 | 公眾號 QbitAI
這張毛色豔麗“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？
在微信通訊錄裡鎖定設計師大神……1分鐘；組織語言求大神幫忙……5分鐘；等大神回覆……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背後的類腦人工智能技術。
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：
不做大數據人工智能，專做類腦人工智能。
Versa的CTO趙維傑向拍明星後腦勺介紹了他們的研究方向和特點。
類腦人工智能和基於大數據的人工智能不同，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絡，類腦人工智能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的通過類腦人工智能進行風格遷移，每種風格只需要50張圖片就可以了。
△ Gatys和李飛飛的風格遷移效果圖
而概念遷移則是類腦人工智能的另一個優勢。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，類腦人工智能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%。
△ 摳出人物就可以換背景啦
類腦人工智能的第三個優勢“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，類腦人工智能“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能聯合實驗室主任。
早在2012年，趙維傑就已經開始研究類腦人工智能方向了。
在他看來，依靠大數據的人工智能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，只能靠類腦人工智能來解決。
而類腦人工智能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算法可能領先行業六個月的話，那我們下一個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能的偏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？
趙維傑告訴拍明星後腦勺，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給拍明星後腦勺展示了馬卡龍玩圖APP下一個版本即將上線的新功能，名叫inpainting，可以一鍵P掉照片裡的人物。
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”功能應用在視頻裡，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能怎麼看？歡迎評論區留言。
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