La aplicación fue creada por Alexey Moiseenkov ( ruso : Алексей Моисеенков ), Oleg Poyaganov, Ilya Frolov, Andrey Usoltsev y Aram Hardy. Se lanzó en junio de 2016 como una aplicación móvil gratuita . [4] Debutó en iOS en la App Store de Apple durante la primera semana de junio y se convirtió en la aplicación líder en la App Store en Rusia y otros países vecinos. [5] Una semana después de su lanzamiento, la aplicación recibió más de 7,5 millones de descargas. Tenía más de 1 millón de usuarios activos en julio de 2016. [6] [7] El 19 de julio de 2016, el desarrollador lanzó una versión beta de la aplicación para Android , que los desarrolladores cerraron unas horas más tarde después de recibir comentarios de los usuarios. [8] [9] Esta versión se lanzó públicamente el 24 de julio de 2016 en Google Play . [2]
El 7 de julio de 2017, Prisma lanzó una nueva aplicación llamada Sticky que convierte selfies en pegatinas para compartir en las redes sociales. [12]
Historia
La aplicación fue creada por el equipo dirigido por Alexey Moiseenkov, quien también fundó Prisma Labs , con sede en Sunnyvale, California. [13] Moiseenkov trabajó anteriormente en Mail.Ru y luego renunció a su trabajo para dedicar su tiempo al desarrollo de la aplicación. [14] Ha dicho que el desarrollo de la aplicación tomó un mes y medio y que el equipo no hizo nada para promocionar la aplicación. [15]
El algoritmo que impulsa la aplicación se basa en la programación y los algoritmos de código abierto detrás de DeepArt . [dieciséis]
Características
Una imagen de un sándwich de tostada renderizada a través del filtro de Tokio.
Los usuarios pueden cargar imágenes y seleccionar una variedad de filtros para transformar la imagen con un efecto artístico. [17] En el lanzamiento, la aplicación ofrecía veinte filtros diferentes. Se agregan filtros adicionales diariamente. En julio de 2016, Moiseenkov afirmó que la aplicación ofrecerá cuarenta filtros a finales de mes. [13]
La representación de la imagen se realiza en los servidores de Prisma Labs y utiliza una red neuronal con inteligencia artificial para agregar el efecto artístico. El resultado se devuelve al teléfono del usuario. [18] A diferencia de otras aplicaciones de edición de fotografías, Prisma renderiza la imagen pasando por diferentes capas y recreando la imagen en lugar de insertar una capa sobre la imagen. [19]
En agosto de 2016, la versión iOS de la aplicación se actualizó para editar imágenes sin conexión utilizando el procesador del teléfono para la representación de imágenes. [20] [21]
Recepción
Descargas
Una semana después de su debut en iOS App Store, la aplicación se descargó más de 7,5 millones de veces y recibió más de 1 millón de usuarios activos. [6] También se convirtió en la aplicación más cotizada en Rusia y sus países vecinos. [5] A finales de julio de 2016, estaba instalado en más de 12,5 millones de dispositivos con más de 1,5 millones de usuarios activos en todo el mundo. [22] Según App Annie, figuraba entre las 10 mejores aplicaciones de la App Store en 77 países diferentes. [23]
El primer día del lanzamiento de la versión de Android, recibió más de 1,7 millones de descargas y 50 millones de imágenes procesadas por la aplicación. [22]
Investigación y tecnología
El trabajo de investigación detrás de la tecnología de la aplicación Prisma se llama "Un algoritmo neuronal de estilo artístico" de Leon Gatys, Alexander Ecker y Matthias Bethge y se presentó en la principal conferencia de aprendizaje automático: Sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS) en 2015. [24] La tecnología es un ejemplo de un algoritmo de transferencia de estilo neuronal . Esta tecnología utilizada en Prisma se desarrolló de forma independiente y antes de Prisma, y tanto la universidad como la empresa no tienen ninguna afiliación entre sí.
Otro trabajo reciente desarrollado por la Universidad de Stanford , titulado Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution de Justin Johnson, Alexandre Alahi y Li Fei-Fei, también ha podido crear transferencia de estilo en tiempo real a través de vídeo. [25]
El código de los artículos anteriores está disponible sin costo en GitHub para fines de investigación. [26]
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^ Gatys, León A.; Ecker, Alejandro S.; Bethge, Matías (2016). "Pérdidas de percepción por transferencia de estilo en tiempo real y superresolución". arXiv : 1603.08155v1 [cs.CV].
^ "GitHub - jcjohnson/Fast-neural-style: transferencia de estilo feedforward". GitHub .