P過許多張圖片、磨過不少皮，卻依然不了解其中的奧秘。趁著剛被一波濾鏡刷屏的節奏，今天，我們扒一扒「濾鏡」。
美侖美煥的天空，炫彩光斑下的圖像，就像17歲那年等待放學的午後。
日本漫畫家新海誠的電影《你的名字》要來了，畫風相當細膩，天空、火車、樹林都帶著濃厚的「新海誠色彩」。
朋友圈流傳的以它為樣本的「新海誠濾鏡」，能把
畫風立馬吸引住了愛PO照片的「信男善女」，刷屏想擋都擋不住。
這大概是大家愛用濾鏡的原因——它有化腐朽為神奇的魔力：
今年春節期間，一張讓上海女《有點想分手了.》的圖片，在網友用濾鏡加持後，秒變豐盛年夜飯！
說起濾鏡，現在許多軟體都自帶了濾鏡效果：
自動磨皮濾鏡，已經成為女性手機的默認設置。
但這些都 too young too simple！
隨愛美之心不斷升級的技術，讓濾鏡不再只是單一「加上一層色」，而是可以像臨摹名畫一樣，將它風格化：
這是一張「某男跪地拍攝孔女士」的普通照片
經過濾鏡哥用梵谷《星月夜》的風格化之後：
唯美的星空蘆葦就出來了。
試加一層馬賽克風格，更有「人約黃昏後」的感覺：
你屹立橋頭，我靜靜守候：
想製作一張名畫風格的圖片，你可以打開天天P圖—P圖實驗室——潮爆藝術畫。
各式各樣的濾鏡到底是怎麼實現的呢？
有網友一定這樣想：將圖片發給一座的Photoshop加工廠，裡面眾多PS「學徒」就開始迅速的動手P圖，然後回傳給你。
實際上，簡單的圖像濾鏡差不多是這樣的原理：
將圖片輸入後
｜
APP將飽和度、亮度、對比亮等參數
應用到圖片上
｜
輸出給你
通俗一點說，你在PhotoShop上需要完成的那幾步， APP一次性幫你完成。
風格化的濾鏡則要複雜很多！傳統的做法如下：
據騰訊AI lab的童靴翻譯：
每一幅圖像輸入，系統會不斷的調整圖像，使它無限接近輸入的原圖和風格圖像，最終得到酷炫的融合效果。
按照學霸的說法：
是的，每張圖片平均需要經過500次左右（約120秒）的迭代計算和調試，才能得出最優的圖像。
（這時間也略長了些，往往圖像「濾」完畢，想曬圖的心情也完畢了。）
今天，我們在天天P圖上，能夠迅速將拍攝的照片變換成指定的風格。
它不僅僅是一個簡單的圖像濾鏡操作，也不是傳統的「求公約數」方法的效率可以解決。其實，還藏著今年很火的AI（人工智慧）以及深度學習神經網絡。
以《星月夜》為例，只需要兩秒鐘左右，就可以將一張圖片星空化。
這背後，騰訊AI lab其實默默做了幾萬次的臨摹，將5萬多張圖片輸入到深度學習系統中，自動辨別學習效果，並自我優化，最終形成一個通用的模型。
和圍棋人機大戰的AlphaGo類似，它能夠自我「對弈」和調整。
也就是說，它按著《星月夜》的風格，臨摹了近5萬張圖片，然後不斷自我汲取每一張畫的經驗，成長為一位「老畫家」。
值得一提的是，機器學習時間也比人類快得多，訓練20個小時，不用報班、不用實習，「老畫家」就修練成功，得到一個不錯的風格轉化模型。
用戶只要輸入一張圖像，系統就可以理解其中的凹凸、紋理、天空等細節，這樣輸出的圖像自然不會「亂來」。
目前，騰訊AI lab 更多風格化濾鏡正在對外發布，具體可以打開天天P圖—P圖實驗室——潮爆藝術畫查看。
視頻也可以濾鏡，騰訊AI lab首創深度網絡學習視頻
就在上周，騰訊AI lab還發布了首創深度網絡學習濾鏡視頻。
（圖片濾鏡做得完美都如此艱難，你居然還要...）
視頻濾鏡最為直接的方式，就是根據圖像風格變換的技術，逐幀完成視頻的變換。但是，這樣很難保證視頻幀間風格的一致性。
例如，有可能出現前一幀天空的是深藍色，而後一幀的天空是淡藍色的情況。視頻看起來難免會「閃」、跳躍。
因此，要建立一個合適的深度學習模型需要：
1，可以將名畫元素有效的提取出來並學習應用；
2，在時間域上保持變換風格的時間一致性（temporal consistency）；
3，保證計算的高效性以支持更多的實際應用場景。
迄今，業界的研究團隊仍然沒有很好的深度學習模型和高效率（如實時）的解決方案。
就在上一周，騰訊AI Lab推出了首創深度網絡學習視頻，率先構建了深度神經網絡，將風格變換的前向網絡與視頻時空一致性結合起來，高效的完成高質量的視頻風格變換。
「老畫家」學習了數千小時的視頻數據，充分了學習幀與幀的風格變換特點、捕捉視頻幀之間極其複雜多變的時域特性，變成為一位「老後期製作師」！
而且，在相同條件下，傳統方法處理一幀需要3分鐘，「老後期製作師」只需0.05秒。
而經過優化後的深度模型，已經能夠在手機客戶端做到針對攝像頭數據的實時處理，將用戶拍攝的視頻畫面實時進行風格變換。
這意味著，未來有可能實現風格化的實時拍攝、直播。
作為騰訊新成立的研究部門，騰訊AI Lab立足於騰訊的大數據和平臺，致力於開發新的AI技術，探索新應用和新業務，將AI技術融入產品。
這次「視頻濾鏡」，是騰訊 AI Lab 將人工智慧技術與騰訊用戶需求相結合的初嘗試。
最後，我們來欣賞這款AI新嘗試的視頻：