В Prisma появилась офлайн-обработка фотографий Статьи редакции

В фотосервисе Prisma появился офлайн-режим, который позволяет обрабатывать фотографии без подключения к интернету. Об этом пишет Roem.ru, информацию подтвердил глава сервиса Алексей Моисеенков.

Тестирование офлайн-режима началось 23 августа, оно проходит на iOS-версии сервиса. По словам Моисеенкова, таким образом работает около половины фильтров.

Обработка изображений на смартфоне занимает 2-3 секунды, пишет Roem.ru. короткие видео потом будут обрабатываться только на мобильных устройствах, без использования внешних серверов.

За счёт офлайн-обработки изображений Prisma может позже отказаться от дополнительных услуг хостингов, подтвердил Моисеенков. Сейчас партнёром cервиса выступает Servers.ru.

Cреди российских сервисов для обработки фото с помощью нейросетей Prisma стала единственным, кто запустил офлайн-обработку изображений. C момента запуска проекта в июне 2016 года приложение компании в общей сложности скачали более 50 млн раз.

0
31 комментарий
Написать комментарий...
Evgeniy Kirov

А там точно нейросеть? Может просто фильтры какие-то?

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Лукин

Что-то весь хваленый бэкэнд призмы в виде нейросети быстро перекочевывает на локальные устройства, интересно бы было взглянуть на него, так ли он хорош (похоже нет)

Ответить
Развернуть ветку
Максим Зорин

Он настолько плох, что работает в оффлайне

Ответить
Развернуть ветку
Валентин

выйдет на android, быстро разберут на части

Ответить
Развернуть ветку
Sergey Sarkisyan

Может там дело в данных было? Нейросети нужны данные для обучения.

Кто-нибудь из Prisma может рассказать, как это работает на устройствах?

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Moiseenkov

Ну, про разницу между плагинами и все такое я не буду отрицать. Но так сложилось это правда нейросети на устройстве.

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

Изначально понятие нейросети включает сбор данных (обучение) и применение результата. Нейросети это Deep dream, когда на фотографии ищутся приметы изображений из миллионов других. Вот это нейросети.

А одну картинку искать на другой картинке, это уже не нейросети. Не говоря уже о том, что у вас вообще не ищется картинка одна на другой, а применяется фильтр с параметрами. Это имитация нейросетевой живовописи и обман.

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Лукин

может быть на отдельные фильтры нейросеть уже действительно так натаскана, что результаты ее работы можно юзать оффлайн (дальше не обучать)
и все же больше и больше кажется, что это не нейросеть а тупо фильтры. В любом случае конечному пользователю до лампочки

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Федор Мармеладов

Нет там никаких нейросетей, обычный фильтр оупенсорцный для gimp 2010 года. Это было известно с самого запуска.

Доказательства:
1. Нельзя загружать собственные картины, с которых копировать стиль. Только предустановленные фильтры.
2. У хостера нет графических серверов, все обрабатывается на обычных.
3. При настоящей обработке нейросетями не получется ровный результат постоянно

На сайте написан обман про нейросети. А офлайновая версия все окончательно доказала.

Кому интересно, могу дать ссылку на собственный сервис безо всяких нейросетей ровно с теми же самыми эффектами.

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Вы заблуждаетесь.
Опровержения:
1. Нельзя потому что тренировка генеративной модели для каждого нового стиля длится сутки на новом железе (GTX 1080)
2. Как только сеть трансформаций создана, обрабатывать картинки с ее помощью можно на любом процессоре за пару сек.
3. Результат разный у медленных реализаций, типа neural-style, тому что каждый раз при запуске но новому извлекаются фичи стиля, здесь же, используется предварительно натренированная генеративная модель, фиксирующая расположение деталей относительно контента.

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

Какие пару секунд? ) Вы лично запускали, или это теоретические догадки?
Только инициализация либы на питоне занимает секунд 10-15. Поэтому никто так до сих пор и не сделал быструю обработку. Теория она с практикой никак у вас не стыкуется. Было бы так все как вы описываете, появилось бы сотни сайтов по обработке нейросетями. Но их нет. А те, что реально есть.. обрабатывают несколько минут.

Но самое интересное, те честные люди которые реально запарились этой темой, купили дорогущий графический хостинг. И даже довели до нормальной скорости обработку.. менее 30 секунд на минимум итераций. В результате получают картинки на выходе вообще не товарного вида. Ибо если считать честно, товарный вид может быть а может и не быть. Т.е. никогда в нейросетях вы не получите стабильную картинку красивую. В зависимости от пользовательской картинки результаты могут быть какими угодно.
Это вот реальность!

И тут хитрым людям приходит логичная вещь, если нейросети это дорого, долго и непредсказуемо. Можно сделать имитацию нейро-арта при помощи графических фильтров.

А по поводу того, что в Призме не нейросеть, а имитация графическими фильтрами, я привел конкретный рабочий пример собственной реализации. Где любой фильтр призмы можно реализовать безо всяких нейросетей! Фильтр подгоняется под нужный результат. И обработка занимает реально 2 секунды.

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Да, пробовал https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle

Они и появились в виде приложений. На данный момент я насчитал 7: Prisma, Vinci, Lucid, Mlvch, Artisto, Wizart, Icon8. Все используют быструю обработку.

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

Вот именно, что появились после призмы, когда увидели что можно имитировать и это даже лучше, чем реально считать.

Ответить
Развернуть ветку
Дарья Тимошенкова

Да юзерам вообще по барабану, нейросеть это или нет. Главное, сервис удобный и фоточки в инсту можно красивые выложить, кучу лайков собрать. "Хоть горшком назови, только в печку не ставь"

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Соболев

Давай ссылку

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

безо всяких нейросетей

Ответить
Развернуть ветку
Stas Worldin

Да, скинь ссылку пожалуйста

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

photo505.com там самый последний фильтр на пробу сделан как раз этим плагином 2010 года. Праметры под какую живопись рисовать предустанавливаются.

Оригинал фотки:

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

еще этим же фильтром

Ответить
Развернуть ветку
Федор Мармеладов

еще без нейросетей

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Внезапно! Не думал что такое возможно. Молодцы что решились на это, хоть это и означает по сути раскрыть все карты своей реализации, ибо умельцы в любом случае докопаются до истины рано или поздно.

Ответить
Развернуть ветку
Гала Перидоловна

Оно и так лежало в сети еще до запуска Prisma.

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Что именно? Либы для машинного обучения? Тут же речь идет о конкретной реализации. Предоставьте ссылку если вам что-то известно

Ответить
Развернуть ветку
Гала Перидоловна

http://arxiv.org/abs/1603.08155 уже не раз всплывала.

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Это научная статья, но Джонсон так и не релизнул код, используемый в работе, хоть и планировал https://github.com/jcjohnson/neural-style/issues/261#issuecomment-229196783. Реализация данной бумаги мне известна только одна https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle. Она скорее всего и используется в призме с небольшой настройкой параметров, поскольку воссоздать их результаты один в один у меня не получилось, но подобрался я весьма близко.

Ответить
Развернуть ветку
Богдан Балабанов

ссылки битые из-за точек в конце предложений. копируйте без точек

Ответить
Развернуть ветку
Гала Перидоловна

Ок, скажем так. Если бы мне был интересен ML и я бы хотел реализовать ради интереса это в коде, то думаю в месяца 2 я бы уложился. Читал ее по диагонали, плюс обсуждал со знакомыми(занимающимися дата саенсом) в качалке, никакого рокет саенса там нет.

Ответить
Развернуть ветку
Вадим

Да какие "либы для машинного обучения "???? Маркетинговый ход, а не машинное обучение!

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Богдан Балабанов

Это не так. По сути все сводится к упаковке нейросетевой либы (Chainer) со всеми ее зависимостями, плюс десяток моделей со стилями по 6.5 мб каждый. Пакет в апсторе занимает 70 мб, все сходится.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Alexandr Fisher

Быстро батарейка садится с этим офлайн режимом?

Ответить
Развернуть ветку
Вадим

Вот вам и искусственный интеллект...очередной фейк!

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 31 комментарий
null