想成为AI版的「美图秀秀」，「Versa」完成600万元天使轮融资

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人工智能创业团队完成了600万元的天使轮融资，在算法原理上有所创新，获得了图像处理巨头的称号。

文|张达

36氪独家获悉，人工智能创业团队维萨完成了600万元天使轮融资，由正格基金牵头，振云风险投资紧随其后。融资完成后，大部分资金将用于产品研发和技术团队扩展。

我相信每个人都对prisma印象深刻，它在去年六月大受欢迎。《氪星36》还报道了prisma及其追随者，包括philm、fabby、camera360智能过滤扑克和prisma“artisto”的视频短片。

实际上，prisma的算法原理来自于李菲菲教授的著作《实时风格转换和超分辨率的感知损失》，发表于eccv2016。其原理是利用有线电视新闻网来分离和重组图片的内容和风格，并建立一套算法来模仿名画。然后，根据用户上传的图片的构图、颜色、光线、风格等维度，匹配合适的风格进行组合和变换。

Versa即将推出的应用在产品形式上与prisma没有太大不同，但它在算法原理上有所创新。以普里西玛为例。对于每一组不同的绘画风格，prisma需要超过100，000个数据样本来练习，反之亦然，只需要100个数据样本。

反之亦然-magicbox

这背后的原理是，反过来在卷积网络的特征提取层和特征映射层之间增加了一个“基本概念域”。例如，要识别一只猫，机器需要大量的图片训练来提取猫的特征(像素比较)，这通常需要数万张图片。当我们识别猫的时候，我们使用大脑中的概念，比如四条腿，毛茸茸的，有胡子的等等。一个符合这些特征的物体，我们的大脑会告诉我们它是一只猫。Versa构建了一个基本概念域，并引入了人类的先验概念，这大大减少了深度学习所需的样本量和计算能力。

同时，在基本概念域反过来的编码过程中，编码网络的训练只需要相对较少的冷启动数据。之后，所有应用程序都可以在这个网络的基础上进行增量学习。因此，该学习框架具有很强的迁移学习能力，易于推广到各种应用领域。

目前，与prisma相比，versa不仅大大减少了深度学习所需的样本量，而且具有几个显著的特点:

识别景深、字符和背景

初始渲染完成后，可以为局部零件重新渲染

更强的风格化效果，没有纹理映射错误

平均渲染速度约为1~2秒

Versa首席执行官蔡天义告诉36氪，除了图像处理，未来的路线图还包括视频风格的渲染，歌曲风格的创作和使用人工智能来创造专业摄影所需的光影效果。

关于技术的商业登陆，蔡天义告诉氪星36，反之亦然的愿景是使用人工智能来增强终端用户的能力。因此，在实现方面，我们主要从B方切入，为合作伙伴出口技术解决方案。关于B端客户的进展，蔡天一说会陆续公布，相信会给大家带来惊喜。

蔡天义，维赛公司的首席执行官，毕业于巴黎高科技计算机公司，然后在法国埃塞克斯商学院学习项目管理。毕业后，蔡天义在巴黎的微软公司担任售前工程师，并于2012年在硅谷创立了梦想风暴，利用相关性搜索帮助首次创业的企业家找到志同道合的合作伙伴。该公司随后于2014年被efactor收购，估值为600万美元。2014年回到中国后，他加入格瓦拉，成为产品合作伙伴，并领导移动产品的开发。在此期间，用户数量从20万增加到4000万。在2016年格瓦拉被光刻机时代收购后，蔡天义成功退出团队，并于2017年创建了维萨。

2012年加入华为，担任算法科学家和华为芯片算法开发部主任。内部发展方向包括智能语音(降噪和回声消除)、图像、视频、自然语言理解和神经网络专用芯片。华为麒麟芯片采用成熟产品，安装在mate9和p10等旗舰机型上。

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