Оффтоп Albert Khabibrakhimov
2 114

«Ведомости» узнали о планах Prisma продавать свои технологии другим разработчикам

Компания Prisma labs, владеющая одноимённым приложением для художественной обработки фотографий, разработала технологию, которая позволяет запускать нейронные сети напрямую на смартфонах пользователей и других устройствах. Компания может лицензировать и продавать технологию сторонним разработчикам, пишут «Ведомости».

Сейчас обработка фотографий через Prisma происходит на серверах партнёра компании. Новая технология — это фреймворк для мобильных устройств, созданный специально для запуска нейронных сетей на смартфонах, объяснил основатель Prisma Алексей Моисеенков.

Пользователь может получать результат прямо в реальном времени. Причём применяться эта технология может не только в Prisma, но и в других приложениях и потенциально на любых устройствах. Технология может распознавать предметы и лица прямо со смартфона, она может использоваться в играх дополненной реальности и тому подобное.

— Алексей Моисеенков, создатель Prisma

По его словам, технология уже работает в последней версии приложения: часть фильтров можно применить без соединения с сервером. Моисеенков указал, что сама технология не уникальна, но работает быстрее аналогов — например, системы обучения нейронных сетей Google TensorFlow.

Источник «Ведомостей», близкий к акционерам Prisma, рассказал, что компания уже ведёт переговоры о лицензировании технологии для её дальнейшей продажи сторонним разработчикам. На её основе можно запустить нейронную сеть в любом приложении, объяснил он.

По словам собеседника издания, технологией уже интересуются интернет-магазины и компании, которые занимаются прямыми онлайн-трансляциями мероприятий.

В онлайн-трансляциях с её помощью можно заменить фон или надеть виртуальную маску. Интернет-магазины могут создавать приложения, которые распознают, какая одежда надета на человеке, и дают информацию, где её можно купить.

— источник «Ведомостей», близкий к акционерам Prisma

По данным издания, такие лицензии обычно стоят от $1 млн до $3 млн в год. Моисеенков отказался комментировать планы компании по продаже лицензий.

Моисеенков запустил Prisma в июне 2016 года. Приложение быстро набрало вирусную популярность. По словам основателя компании, сейчас Prisma насчитывает 67 млн установок. Зарабатывает сервис на платных фильтрах — они принесли проекту около $1 млн, утверждает источник «Ведомостей».

#новость

Статьи по теме
В Prisma появилась офлайн-обработка фотографий
Призма Моисеенкова: Как устроен проект Prisma и сможет ли он повторить успех MSQRD
{ "author_name": "Albert Khabibrakhimov", "author_type": "editor", "tags": ["\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438"], "comments": 9, "likes": 11, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 19012, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Thu, 06 Oct 2016 20:11:02 +0300" }
{ "id": 19012, "author_id": 53259, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/19012\/get","add":"\/comments\/19012\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/19012"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791 }

9 комментариев 9 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
3

Новая технология — это фреймворк для мобильных устройств, созданный специально для запуска нейронных сетей на смартфонах
______________
Ну тут как-то коряво сказано, кто же раньше мешал запускать их на смартфонах?

Они продают уже готовую технологию - уже натренированные сверточные нейронные сети и дополнительный программный код "вокруг".

Ответить
0

В смысле уже натренированные?

Ответить
4

Ну а как например Prisma работает? (конечно точную реализацию не знаю, просто примерный анализ-предположение). Берут набор работ определенного стиля(скажем поп-арт) и начинают пропускать через сверточные нейронные сети (https://ru.wikipedia.org/wiki/Свёрточная_нейронная_сеть) для того, чтобы сети научились говорить "А насколько вот эта картинка поп-арт?". Первый шаг готов.
Далее берем вторую нейронную сеть, какую-нибудь картинку, набор действий доступный для изменения картинки(например, уменьшить красный цвет в коде RGB) и заставляем новую сеть генерировать новые картинки(путем изменения предложенной), который потом анализируем в первой сверточной сети и проверяем - ага, новый вариант больше подходит на поп-арт, хорошо - оставим эти коэффициенты, но постараемся приблизиться еще.

В конце концов мы получаем что-то вроде оптимального набора действий, который нужно сделать, чтобы конвертировать вашу картинку в поп-арт. А действия эти - и есть те самые коэффициенты, которые мы получили при тренировки.

И вот эта вторая нейронная сеть нам и нужна по сути. Именно она была на серверах, а уже на телефонах.

Ответить
1

Менее ужасно не нравится орел "магии" вокруг нейронных сетей. Скорее всего его создает название.
Хотя принципиально это довольно простая вещь, которую обычно разбирают еще на 2-3 курсе матфаков.

Ответить
1

Ну видите, это мы с вами программисты (как я понимаю вы - тоже), поэтому нам это кажется не сложным (хотя бы на уровне концепций).
К тому же вы, как я могу судить, из компании, которая занимается Big Data/Machine Learning.

Ну а про матфаки зря вы так - в провинциальных вузах сидят дедушки по 70 лет для которых нейронные сети вызывают ассоциацию с каким-то новым приспособлением для рыбалки =)

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

0

Ребята газуйте !!! Мы с Вами !!! Хоть я и не пользуюсь этими приложениями - от души , чистого сердца , искренне желаю Вам быть первыми , лидерами , успехов , продвижения , фортуны !!! Вы молодцы , знаете своё дело ! На остальных не обращайте внимания !!!

Ответить
0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью
Подписаться на push-уведомления