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该来的还是来了。前天凌晨中国版 Prisma 发布，它的名字叫 “深黑”。

不管黑不黑，读完本文你将看到：

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撰稿：季星 丁卡 加辰 房宫一柳 编辑：袁帅 顾问：丁晓诚 邢一男 制图：房宫一柳

2016 年 8 月 16 日凌晨 00：01，一款名为 “深黑” 的APP 在 Android 平台上线公测版。简介描述里“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。

▲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，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》。

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”。

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。

▲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 。

▲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。

（编辑：源码门户网）

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