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这个最时髦的App,让不会摄影的你,瞬间变成艺

时间:2016-07-23 01:31来源:未知 作者:管理员 点击:
文章来源:什么?还没听过PRISMA么?你简直out啦!▼这款最近风靡各大社交网站,号称“废片拯救神器”的PRISMA,就是让你简单把照片变成“名画”的效果,据其所述,就是成为VanGogh、

文章来源:http://www.chinadaily.com.cn/interface/wifiKey/Chinafocus/2016-07/22/cd_26185396.html


  什么?

还没听过PRISMA么?

你简直out啦!

这款最近风靡各大社交网站,号称“废片拯救神器”的PRISMA,就是让你简单把照片变成“名画”的效果,据其所述,就是成为Van

Gogh、Picasso、Levitan等绘画风格。

如果你已经厌倦了VSCO类的胶片滤镜,或许PRISMA是一个不错的选择哦~

PRISMA

说起来这种仿名画效果早已面世多时,在2015年时已有报导过类似的技术发展,并且在Photoshop上,已经能够做得到,但是毕竟Photoshop上转换还是略微麻烦一点的~

而当换到手机上,则是一键转换,不只是换色调,也会运算根据图像特性处理,简直是懒癌患者们的福音!

一如开发者的介绍,软件操作过程很简单,就是拍照,选照片,然后处理,简直就是傻瓜式操作。

那么接下来,小编先来举个栗子

  是不是瞬间有种名画的感觉了呢?

(这张图是来逗逼的)

以下是软件的具体使用方法

首先到iOS系统中的App

Store下载,这是下载页面简介和App的logo,超有逼格超动心有木有!!(安卓版本的暂时还木有,预计七月底上线)

  

软件操作

1. 打开Prisma,选择相机拍图或打开相册的照片

  ▼

2. 从35款不同艺术风格的滤镜中选择你喜欢的那一款,点击滤镜即可。

三角形代表照片处理的进度,处理过程较慢,一般在10秒之内。

处理完成之后,还可以在照片上左右滑动,调整滤镜的强度。

PRISMA现在还只能讲=将图片裁切成正方形,算是小小遗憾。

  下面来介绍一些小编比较喜欢的滤镜样式。

The Scream

《呐喊》(《尖叫》),由挪威画家爱德华·蒙克(Edvard Munch)于1893年创作,是著名的表现主义绘画风格作品。

  例图

  ▼

Wave

《神奈川冲浪里》是日本浮世绘画家葛饰北斋的著名木版画,于1832年出版,是日本浮世绘的代表作,也是世界上最著名的日本美术作品之一。

  例图

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Roy

罗伊·利希滕斯坦(Roy

Lichtenstein),美国波普艺术家。其作品常以卡通人物作为画中主角,后又模仿通俗连环画,创作了一批以少女为主题的爱情画和以空战为内容的战争画。

  例图

  ▼

Raoul

劳尔·杜飞(Raoul

Dufy)是一位法国画家。他擅长风景和静物画,早期作品先后受印象派和立体派影响,终以野兽派的作品著名。

  例图

  ▼

Mondrian

皮特·蒙德里安(Piet

Mondrian),荷兰画家,风格派运动幕后艺术家和非具象绘画的创始者之一,对后代的建筑、设计等影响很大。自称“新造型主义”,又称“几何形体派”。

  例图

  ▼

Heisenberg

《绝命毒师》(Breaking

Bad)是一部美国电视连续剧,由文斯·吉利根创作和制作。首播于2008年1月20日,至2013年9月29日播出大结局,共播出五季62集。

  例图

  ▼

Electric

理工党、科幻迷一定会喜欢这款滤镜,将整个画面变成荧光蓝,营造了十足的科幻感和未来感。

  例图

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Curly Hair

Curly

Hair是小编很喜欢的一个滤镜,手绘卡通的风格把照片转换出来很有素描的感觉,就像铅笔在素描本上画出来的一样,细腻的线条可以把细节也表现得很清楚。

  例图

  ▼

当然,还有许多,诸如Flame flower、Light summer reading、Running in

the storm、Paper art、Composition、Transverse

Line、Urban等等也是很有趣的滤镜,大家自己去探索吧。

简单的图片秒变色彩浓郁,层次丰富的艺术品,然后就可以发布到Instagram或Facebook等社交媒体坐等点赞如潮啦~Instagram和Facebook怎么用这里就不说了。

还等什么,快拿出手机,感受Prisma的独特魅力吧!绝对会让你上瘾到根本停不下来哦!

下面是小编拍的一些例图,大家可以看一看。

  好了,作者装逼结束了,下面是主页君开始装逼了。

主页君最早看到这个APP的时候,内心的感受是,“卧槽,战斗民族又开挂了!”

不得不承认,俄罗斯人的数理基础确实牛逼,在一些应用领域,闷声发大财,总是能搞个大新闻。

于是乎,本着理工屌严谨的治学精神和强烈的求知态度(这个逼装得自己都看不下去了),找到了这篇文献(其实就是看了一篇知乎回答,然后找到了这篇paper)。

放一张论文截图。

  只看图其实还是蛮有趣的吧。

简单来说,就是将原始图片和目标图片输入卷积神经网络,然后分层处理,一些公式可以参见上图,最后即可得到一张模仿目标图片风格的原始图片。

鉴于主页君才疏学浅又非科班,paper啃得很累,就把论文的链接放到阅读原文中了,有兴趣的人可以看一看。(哎,装逼装不动了,还是好好学习最重要)




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