Нейросеть, которая заставляет улыбаться

Как развивается популярный в России и Азии проект выходца из «Яндекса» FaceApp и почему он пока не завоевал доверие инвесторов.

Приложение для обработки фотографий с помощью нейросетей FaceApp стало стремительно набирать популярность в России в начале 2017 года. Сервис FaceApp позволяет добавить хмурому человеку на фотографии правдоподобную улыбку, мужчине превратиться в девушку, и любому желающему пофантазировать, как он будет выглядеть в старости.

20 апреля FaceApp удалось попасть на первое место в списке самых популярных приложений магазина Google Play для Android в России, сообщил на своей странице в Facebook основатель и генеральный директор компании, разработавшей приложение Wireless Lab Ярослав Гончаров. В российском App Store первое место рейтинга приложение заняло ещё 15 апреля 2017 года, и на 24 апреля продолжает удерживать позицию.

Сам Гончаров до конца 2013 года работал в «Яндексе», где возглавлял отдел мобильных платформ. В интернет-компанию он попал в 2011 году, когда «Яндекс» купил петербургскую компанию SPB Software, также специализировавшуюся на создании мобильных продуктов. Сумма сделки составила $38 млн.

В SPB Software Гончаров занимал должность технического директора, и, по его словам, нейросетями увлекся задолго до того, как эта технология стала популярной. «Первую нейросетку натренировал лет десять назад, хотя она, конечно, была гораздо более простая, чем те, которые используются в FaceApp», — вспоминает Гончаров.

Покинув «Яндекс» в конце 2013 года, он создал собственную компанию Wireless Lab, которая также специализировалась на мобильных приложениях.

FaceApp появился в App Store — первоначально приложение было доступно только для владельцев iPhone — в конце января 2017 года. Тогда про приложение, которое позволяет добавить на хмурую фотографию улыбку, написали ведущие западные издания — от TechCrunch до The Verge.

Но по-настоящему вирусным FaceApp стал только в апреле. Создатель приложения отмечает, что этому способствовало сразу несколько факторов. С одной стороны, удалось серьезно улучшить качество фотографий, которые получает пользователь после обработки нейросетями.

С другой — 15 февраля была выпущена версия для Android, что очень важно для вирусного распространения, замечает Гончаров. Это позволило большему числу добавить себе улыбку или «превратиться» на фото в человека другого пола.

2016 год стал настоящим расцветом приложений, которые на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) преобразовывают пользовательские фотографии.

В начале 2016 года всего за три месяца мировую популярность обрело приложение белорусских разработчиков MSQRD. В марте того же года его купила Facebook. Сумма сделки, по данным источников журнала РБК, составила около $85 млн.

Чуть раньше, в сентябре 2015 года, другой проект с русскоговорящими основателями — украинский стартап Looksery, который позволял добавлять к пользовательским фотографиям фильтры — за $150 млн приобрел Snapchat.

А летом 2016 года уже в России начался бум приложений для обработки фотографий при помощи нейросетей. Появившееся в App Store 11 июня приложение Prisma, которое преобразовывало пользовательские фотографии в стиле известных произведений искусства, всего за девять дней стало самым скачиваемым в десяти странах (Россия, Белоруссия, Молдавия, Эстония, Киргизия, Латвия, Казахстан, Узбекистан, Украина и Армения).

Чтобы повторить успех приложения своего бывшего сотрудника — основателя Prisma Алексея Моисеенкова — Mail.Ru Group выпустила сразу два приложения на базе нейросетей: Vinci для обработки фотографий и Artisto для видео.

Идея самого FaceApp появилась в мае 2016 года. Тогда же начали разрабатывать приложение. На создание первой версии продукта ушло девять месяцев. В разработке активно использовались существующие наработки и экспертиза от прошлых проектов в сфере машинного обучения, замечает Гончаров. В команде FaceApp на полной занятости работает четыре человека. Ещё трое заняты в проекте частично.

FaceApp обрабатывает изображение так, что она остается фотографией, объясняет Гончаров отличие от конкурента Prisma. По его словам, команда старается достичь фотореализма, вне зависимости от изменения содержания фотографии, добавления улыбки или смены пола человека и возраста на изображении.

Разработчики специально опрашивали пользователей, чтобы понять, воспринимаются ли обработанные с помощью FaceApp фотографии, как картинки или как реальные фотографии. Пока приложению удавалось убедить пользователей в последнем.

Технологически FaceApp отличается архитектурой нейронной сети, которая обрабатывает изображение, замечает Гончаров, но не вдаётся в детали.

По словам основателя Prisma Алексея Моисеенкова, нейросеть FaceApp анализирует изображение, раскладывая его на значимые особенности. Разработчики находят признаки, которые отличают старого человека от молодого, улыбающегося от не улыбающегося, мужчину от женщины. Таким образом, они знают, какие элементы нейросети чаще всего отличают улыбку от спокойного выражения лица, объясняет он.

Затем на фотографии определяется группа признаков, отвечающая, например, за зону улыбки, и изменяются значения только этой группы на типичные именно для среднего улыбающегося человека. Так на фото меняется только улыбка, объясняет Моисеенков.

Prisma же полностью изменяет все элементы пользовательской фотографии, но в соответствии с проанализированным нейросетью стилевым изображением. «Наша задача — изменить все, но так, чтобы не нарушилась сама структура картинки. А у FaceApp — найти в структуре картинки конкретный элемент и изменить именно его», — объясняет Моисеенков различия.

Нейросети — это просто технология, сегодня все проекты так или иначе создаются на базе ИИ и нейросетей, поясняет создатель FaceApp.

Главное, что эффект, который получают конечные пользователи, различается. Пользователь вполне может пользоваться двумя приложениями (FaceApp и Prisma) одновременно для получения разных эффектов при обработке фотографий.

Главным конкурентом своего приложения Гончаров называет Meitu, но бороться за пользователей приходится и с Facebook, и с Instagram, которые активно инвестируют в развитие технологий обработки пользовательских фотографий и селфи. Также среди конкурентов он выделяет израильскую компанию Lightricks, которая специализируется на создании продуктов для фотообработки.

В августе 2015 года Lightricks привлекла $10 млн от израильского фонда Carmel Ventures. Её главный продукт — платное приложение для улучшения селфи Facetune — на тот момент насчитывал 4 млн пользователей, каждый из которых платил по $4 за его использование.

Основатель другого приложения для обработки фотографий в художественных стилях — Mlvch — Антон Пронин соглашается с Гончаровым. По его мнению, проектов, где компьютер накладывает на фото необычные эффекты, не может быть слишком много. И скорее всего только они и будут в ближайшее время завоевывать внимание пользователей, замечает Пронин.

Вскоре, когда всеобщий ажиотаж вокруг ИИ пройдёт, для пользователя останется важным только контент: в данном случае это эффект, который создаёт приложение, а он у каждого продукта разный, уверен основатель Mlvch.

Его слова подтверждает и мировая тенденция. По данным исследования PwC Money Tree Report, за 2016 год объём инвестиций в компании, так или иначе связанные с искусственным интеллектом, вырос на 16% — до $705 млн, а количество сделок увеличилось на 22% — до 71 (статистика только по США).

Интерес инвесторов к ИИ растёт вопреки общему тренду на снижение инвестиционной активности в США. В том же году количество инвестиций в денежном выражении снизилось на 20% — до $58,6 млрд, а количество закрытых сделок упало на 16% — до 4,5 тысяч, отмечалось в том же исследовании PwC.

ИИ «подрывает» не только b2c-сервисы, но и «традиционные» отрасли промышленности: автомобилестроение, финансовые услуги и здравоохранение, отмечал в исследовании партнер PwC Ананд Рэо.

Сейчас в приложении FaceApp семь фильтров: пользователь может добавить на своё селфи два вида улыбки, сделать из себя соответственно мужчину или женщину, более старую или молодую версию и просто стать на фото более красивым.

По словам Гончарова, к середине апреля 2017 года FaceApp скачали несколько миллионов раз. Но более репрезентативным является суточный темп установки приложения, замечает он. Например, только за вторник, 18 апреля, FaceApp скачали 700 тысяч раз. «Хотелось бы сохранить этот темп на ближайшие несколько недель, в основном за счет новых стран», — замечает создатель приложения.

Впрочем, опрошенные vc.ru инвесторы сомневаются, что приложению это удастся. Приложения одной функции, предлагающие пользователям только «украшательства», быстро надоедают людям, а вирусный эффект спадает, даже если изначально проекту удалось охватить большую аудиторию, замечает инвестиционный директор фонда TMT Investments Артём Инютин.

«Вряд ли люди станут пользоваться приложением с одной-двумя функциями больше нескольких раз», — поясняет инвестор. Чтобы удержать пользователя надолго, приложение должно отвечать базовым потребностям — например, в общении, считает он.

«Вспомните Instagram, он начинался как приложение для публикации фотографий, а сегодня это мессенджер и инструмент для коммуникации пользователей с бизнесом», — говорит Инютин. Стикеры и фильтры нужно «нанизывать» на базовую функцию, которая гарантирует использование приложения каждый день, поясняет он.

Есть три фактора, которые формируют успех мобильного продукта: это вирусность его распространения, массовость потенциального рынка и способность удерживать пользователей на долгое время (retention), объясняет создатель FaceApp.

FaceApp сейчас отвечает только двум критериям: это вирусный продукт, который востребован на массовом рынке, признаёт Гончаров.

В приложении уже сейчас есть эффекты, рассчитанные на вирусное распространение фотографий: например, превращение в человека другого пола. Но есть и «базовая потребность»: общее улучшение портрета. «Всем хочется выглядеть на селфи чуть лучше», — объясняет Гончаров.

Делать собственную социальную сеть (по этому пути идёт, например, Prisma, которая запустила аналог ленты Instagram внутри фотоприложения), Гончаров не собирается — слишком высокий барьер для входа и непредсказуемый результат. «Проще попытаться стать новым Meitu, чем сделать Facebook или Instagram», — верит он.

Китайская компания Meitu, которая в декабре 2016 года разместила свои акции на Гонконгской бирже и сегодня оценивается в $6 млрд, выпускает мобильные телефоны, каждый из которых оснащен инструментами для улучшения фотографий. В 2008 году компания представила первое одноимённое приложение для улучшение селфи в «няшных» стилях. В России кратковременную популярность Meitu обрела в январе 2017 года.

Пока самые востребованные фильтры FaceApp — улыбка, эффект старения, превращение в женщину и «более симпатичное селфи», отмечает Гончаров. Последняя функция особенно похожа на фильтры Meitu, которая сколотила состояние на любви китайцев к «более красивым» фотографиям.

В Азии у FaceApp был «очень мощный запуск», рассказывает Гончаров. Приложению удавалось входить в топ самых скачиваемых приложений в App Store в Японии, Гонконге и Китае, рассказывает создатель FaceApp. По данным сервиса AppAnnie, первое место в магазине приложений Apple приложение занимало в 12 странах (в первую очередь в России и странах СНГ). В 29 государствах, в основном, в Европе — вошло в топ-10.

Сколько уже почти за год было потрачено на разработку FaceApp, Гончаров говорить отказывается: это была внутренняя разработка Wireless Lab на деньги компании, поэтому отдельно расходы на приложение не считали. Сторонних инвесторов у компании пока нет.

О монетизации продукта Гончаров пока только задумывается. В долгосрочной перспективе, самая органичная модель монетизации — это брендированные фильтры. Такую модель успешно использует Snapchat. Однако чтобы она эффективно работала необходима большая и стабильная дневная аудитория, отмечает Гончаров.

Пока FaceApp только предлагает своим пользователям возможность за $4 отключить рекламу и убрать логотип FaceApp с обработанной фотографии. Ей уже воспользовались несколько тысяч человек, говорит Гончаров.

Для дальнейшего развития проекту понадобятся сторонние инвестиции, признаёт Гончаров. Сейчас FaceApp нужны несколько миллионов долларов для дальнейшего улучшения технологии и создания полноценного редактора селфи, базирующегося на нейронных сетях. Гончаров ведёт переговоры с несколькими фондами, но пока не готов рассказать о результатах переговоров..

«Инвестиционно это, к сожалению, не очень привлекательный проект», — говорит Николай Давыдов, управляющий партнёр фонда Gagarin Capital (инвестор Prisma). FaceApp производит обработку фотографий на серверах, а «Prisma или Facebook могут "на раз" повторить эти эффекты непосредственно на мобильном устройстве», тем самым сэкономив на вычислительных мощностях, считает Давыдов.

С развитием технологий компьютерного зрения такие проекты будут появляться всё чаще, уверен инвестор. «Ещё полтора года назад только суперпрофессиональная команда, которая хорошо понимает математику, нейросети и умеет писать сложный код, могла сделать такой проект, а сейчас его можно собрать "из коробки"», — объясняет Давыдов.

Вскоре любой пользователь сможет создавать такие модели, передвигая блоки мышкой в конструкторе, а следующим шагом станут нейросети, которые самостоятельно пишут и обучают новые нейросети, резюмирует он.

Однако основатель Mlvch Антон Пронин уверен, что существует большой спрос на команды, способные делать качественные продукты с помощью технологий машинного обучения. И только от изобретательности команды FaceApp зависит, удастся ли построить работающий бизнес, считает он. Сама команда Mlvch теперь создает коробочные решения по обработке изображений с помощью нейронных сетей для различных медийных агентств.

«Я уверен, что ребята получат немало предложений на покупку, в том числе и от западных корпораций. Здесь вопрос цены и соответствия целей», — добавляет Пронин.

Несмотря на то, что предпочтительным вариантом является самостоятельное развитие бизнеса с привлечением сторонних инвестиций, Гончаров отмечает, что в компании готовы рассматривать в том числе поглощение.

#искусственныйинтеллект #нейросети