Versa获红杉领投3000万Pre-A轮融资，以太资本担任独家财务顾问 | 以太融资捷报
人工智能公司Versa今日宣布已经完成Pre-A轮融资，本轮融资金额为3000万人民币，由红杉资本中国基金（简称红杉中国）领投，上一轮资方真格基金、臻云创投跟投，以太资本担任本轮融资独家财务顾问。
公司由前格瓦拉产品合伙人蔡天懿，与前华为芯片算法科学家赵维杰，于2017年4月共同创立。本轮募集的资金，将用于人工智能实验室的建设，以及国内外市场的品牌推广。Versa将成立深度视觉实验室，创造具备感知、联想、推理能力的深度神经网络，不断突破表示能力边界，以更高级的通用智能为创作者赋能。
「第一次见徐小平老师，带着理想。第二次见面，带着产品。」
2017年4月，CEO蔡天懿和赵维杰CTO带着理想和承诺， 拿到了来自徐小平和李竹的天使轮融资，紧接着，他们带领着15人的团队，以每周发一版的迭代速度，从0开始，把每个承诺过的产品形态和功能，通过一个又一个的创新算法，接连实现了。
时间到7月底，Versa App开始邀请码公测时，已经有了8个大师名作风格迁移滤镜， Beta版Versa Space社区也雏形初现。之后短短3个月中，得益于产品的自传播力，Versa迅速获得了100万的种子用户，App也屡次获得各大应用市场的力推。
「APP上线后短短3个月，累积了近100万种子用户, 持续热度发酵，也赢得了引起了资本市场的关注。」
产品上线后，蔡天懿没有停止对产品的打磨，继续保持着快速迭代的节奏。彼时用户已经可以在App中体验30多种不同风格的滤镜，从康定斯基抽象主义到马蒂斯的野兽派，从儿童蜡笔画到中国风笔墨丹青。囊括了各大绘画分类，还可以按照肖像、风景、静物等拍摄内容进行选择。
每一个算法层面的突破，也被一一应用在了App中，成为其独有功能。「人景分离」的效果，更在测试中做到了98%的准确率，远超行业水平，甚至能识别并分离出一根根头发丝。升级版「图像分离」的功能中，Versa还可以识别并分离出包括，猫、狗、马、汽车等在内的20多种物体，平均准确率达93%。
当红杉找到蔡天懿时，第一个问题就是「为什么要做Versa？」
「2017年初 AI的浪潮来了，从前移动互联网颠覆了互联网，如今AI要颠覆移动互联网。当时我想起小时候最爱的漫画‘灌篮高手’，成年之后去了日本，才知道漫画里的几乎每一桢竟然都能在神奈川找到一样的场景。我突然意识到，井上雄彦这类大师级人物和普通人最本质的差距，是对分镜叙述和画面构成的想象。这就意味着在创作这件事里，人应该去做人擅长做的事情：Love and Passion；而AI 应该去做AI擅长的事情：Execution。我和赵维杰，希望能用AI的方式把现有创作方式重新颠覆。」蔡天懿如是说。
「用AI为创作者赋能」。
CTO赵维杰表示目前深度学习的瓶颈并不在于数据量太小，而在于数据有效利用率太低。与传统深度学习自下而上的数据驱动方法不同，赵维杰提出了全新的ConceptNet理论框架：基于概念学习，从概念空间理解事物，突破传统深度神经网络的表示能力边界，进而建立具备感知、联想、推理能力的深度神经网络。
ConceptNet不仅在表示理论上取得突破，更大大提高了数据有效利用率。在传统方法需要10万+数据量的问题上，ConceptNet只需要100张以下的数据样本。
周一在机器视觉领域取得的一个突破，不是第一时间发论文，而是希望周五让每个用户能在下一个版本的APP里立即体验到技术突破到产品实现的加速，也意味着Versa有更多空间去探索有趣的应用场景实现落地。进一步升级的「风格迁移」和「人景分离」，将会运用在12月上线的短视频处理功能中，届时用户将体验到真实版的「爱乐之城」片尾特效，随心所欲在油画的巴黎街头散步，在水彩的外滩江边漫行。跟动画工作室说再见，跟特效工作室说再见。在更远的未来，Versa有能力创造的是围绕AI技术为核心的全新创作生态。
「我们相信：新技术下会产生新的工具，使用新工具创作的作品又能聚集形成新的生态。红杉一直致力于寻找和支持技术创新，Versa正是一家这样的公司。」红杉资本中国基金副总裁王临青如是说。
未来已来，Versa将聚最具视野的人工智能科学家，最具产品思维的工程师，最具革新精神的内容创作者们，诚邀具有同样理想的小伙伴一起，在人工智能为主旋律的行业生态中破土而生。
董娜 Alison
以太资本 高级投资经理
【个人背景】原去哪儿网战投部投资
经理，历任集团VP助理和产品经理
【成功案例】魔法现金、Versa、
RGBVR小花看看、幻音、陈铭章
工作室等十余家公司
【关注领域】人工智能、泛文娱、消费
【联系方式】微信 alisondn
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1.新增《随机风格》功能，不知道选什么风格，AI为你决定
2. 新增《特效》，《人景分离》《风格色》都在里面
3. Space增加通知功能，收到其他小伙伴的评论和点赞
4.在大家的反馈声中，我们为大家送上了 风格色 原色切换 功能
在 调整 中的第一个选项，试着点击《风格色》，让你的作品有不一样的风情~
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阿里巴巴旗下手机助手除了Prisma，让照片变成艺术品哪家强？
除了Prisma，让照片变成艺术品哪家强？
2015 年，来自德国图根大学的三个研究员研发了新算法，能让机器通过人工智能技术，模拟人类视觉，让照片变成艺术品，他们发表了两篇论文，并创立了 Deep Art 公司实现想法。2016 年，俄罗斯人 Alexei Moiseyenkov 组建团队研发了 Prisma，这款 App 在发布的 15 天内，下载量达到了 750 万，引领了当年的一个时代潮流。Prisma 的成功有很多因素，其一是和 Deep Art 相比，大大降低了处理照片的时间；其二是它从网页版变成了手机 App（虽然 Deep Art 也推出了 App）。随着这类 App 越来越多，哪家 App 最强？今天挖 App 君就为大家介绍几款类似产品。每款 App 都有不同的优势，很多 App 都能对常规图片进行完美处理，挖 App 君选择了两张与众不同的图片。图 / 视觉中国图 / 视觉中国选择这两张照片的原因有几点：一是边缘模糊不清，考验 App 的边缘识别能力，二是有人类和动物（挖 App 君特地选取海豹，而不是猫狗这类常见动物），以此判断 App 的人像、物像识别能力。在下文中，挖 App 君将通过识别速度，边缘识别能力，渲染效果，功能多样性四个角度进行分析。美图秀秀识别速度：★★★★边缘识别效果：★★渲染效果：★★★★★功能多样性：★★★★★（注：只能识别正面人像）美图秀秀是大家最常用的图片处理软件了，最近它还推出了「绘画机器人」等黑科技。图 / 美图秀秀 App 截图不过，因为使用条件限定，美图秀秀并不能对挖 App 君挑选的图片进行处理，因为美图秀秀必须要求要有正面人像，且最好在限定在框线内，否则无法使用。不过这样偏苛刻的使用条件也有它的优势，生成速度非常快，使用简单，可以先美颜，后生成，比较适合广大用户的使用。Philm识别速度：★★★★★边缘识别效果：★★★渲染效果：★★★★功能多样性：★★★★★Philm 在生成图像的速度非常快。它能识别人像的边缘，但在识别动物细节不够充分。支持部分参数调节，如识别到人脸，则可进行美颜。图 / Philm App 截图这款 App 的优势在于功能非常多，除了提供艺术风格化外，还能提供变天空颜色，自制专属背景等多种功能。滤镜和贴纸的数量很多，它的定位更像是「有用+有趣」。图 / Philm App 截图不过，它最大的亮点在于实时渲染，能边拍边生成艺术风格视频，而不是拍摄后生成。Artisto识别速度：★★边缘识别效果：★★★★★渲染效果：★★★★★功能多样性：★★作为 Prisma 的竞品，Artisto 可以支持视频的风格化，但二者处理速度都偏慢。它能对人和海豹进行完美的风格化，只支持保存和分享，不支持风格外的自定义设置。图 / Artisto App 截图Versa识别速度：★★★★边缘识别效果：★★★★★渲染效果：★★★★功能多样性：★★★★在这里，挖 App 君不得不提到 Versa。这款 App 的处理速度比较快，能够对人像和动物进行完美的识别。在渲染效果方面，Prisma 和 Artisto 似乎略胜一筹。图 / Artisto App 截图Versa 不只有较为完美的的识别和渲染，细节功能很多。在风格的选择上，Versa 为每个风格提供详细介绍和效果。在画面调整模块，它支持亮度对比度等常规调整。它还提供了渲染的强度和透明度调整，以及针对中国用户提供焦点定制功能。图 / 风格色对比（图内人像来源：视觉中国）在特效设置上，Versa 的功能很丰富，它支持人景、物景分离，Prisma 虽然能对部分人像进行分离识别，但对海豹则无能为力。图像分离前后对比值得一提的是，AI 在渲染照片时会根据风格图的色彩来进行描绘，Versa 提供了原色功能来帮助用户保留本来的色彩，根据喜好自行选择。此外，Versa 提供了社区功能，网友拍摄的照片和选择的滤镜会被分享，如果你并懂得如何构图、如何选择滤镜，不妨从别人的作品中吸收些灵感。看完这些 App 的测评比较，你觉得更钟意哪一家的功能和效果？赶快去下载体验吧！头图来源：视觉中国编辑：早优夫斯基
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简介: 关注互联网科技创新
作者最新文章人工智能团队「Versa」近期获红杉资本中国3000万人民币等值美金的Pre-A轮融资
责任编辑：Krystal
九个亿数资财经报道——人工智能初创团队「Versa」于近期完成3000万人民币等值美金的Pre-A轮融资，由红杉资本中国基金领投，上一轮资方真格基金与臻云创投跟投。Versa 创始人兼 CEO 蔡天懿说，此轮融资完成后，资金一方面将用于国内市场与海外市场的品牌推广，另一方面 Versa将成立深度视觉实验室，招募CV领域优秀的科学家，进一步优化深度神经网络，不断突破表示能力边界，以更高级的通用智能为创作者赋能。
在 Versa 获天使轮融资的文章中，曾介绍到，Versa 早期的产品形态看上去与2016年6月火爆朋友圈的 Prisma 有许多相似之处，但在算法的创新与可延伸的边界上， Versa 比 Prisma 以及同类应用有着更广阔的空间。
CTO 赵维杰表示，目前深度学习的瓶颈并不在于数据量太小，而在于数据有效利用率太低。与传统深度学习自下而上的数据驱动方法不同，Versa 提出了全新的 ConceptNet 理论框架：基于概念学习，从概念空间理解事物，突破传统深度神经网络的表示能力边界，进而建立具备感知、联想、推理能力的深度神经网络。
ConceptNet不仅在表示理论上取得突破，还提高了数据有效利用率。在传统方法需要10万+数据量的问题上，ConceptNet只需要100张以下的数据样本。
8月份内测时，Versa仅有1万的定向邀请用户，8种渲染风格，功能上可实现针对画面局部的二次渲染以及对景深景浅的区分。3个月以来，Versa 一共进行了4次大的迭代，实现了从1万到100万的用户数的增长。
9月出初Versa 上线 了 Versa Space 功能，用户可以上传作品到自己的主页上，不同用户之间实现了关注、留言等互动功能；同期上线的“人景分离”与“风格色”功能则代表了 Versa 团队在图像识别算法层面的新的突破。此功能在测试中做到了98%的准确度，甚至能识别并分离出一根头发丝。
而在10月底，Versa 将“人景分离”升级到“图像分离”，即算法不仅能够识别人，还能识别出小猫、小狗、桌子、杯子、汽车、飞机等物体。比如下图，车和人可以单独分离也可实现同时与背景分离，目前Versa可识别并分离的物体已超过20种，平均准确率93%。
蔡天懿表示，想要实现以上功能的前提，是机器要能够识别图片中的所有元素，比如人的五官、头发、衣服材质、汽车车灯、车窗、狗的五官等等。只有这样，机器才能进行下一步的工作：赋予不同物体其应有的笔触与渲染风格。
举个例子，Versa 在针对人物发丝做渲染时的笔触就跟人物五官和旁边的桌子不一样，截止到今天，Versa 已经支持超过30种不同名画的渲染风格。
关于 Versa 将要推出的最新功能，蔡天懿说，在圣诞节期间团队将会对“图像分离”再次升级 —— 实现对短视频的人景分离。
想象一个场景，落日黄昏，你从中关村创业大街走来，周边的景色被宣传成梵高的《星空》，唯独你在现实场景之下。这个时候，你再按一下人景分离的按钮，你从头到脚被渲染成了《星空》的风格，而中关村创业大街恢复成往日的景色。
未来用户只需要拿起手机，打开 Versa，一段带有名画风格的短视频便可轻松存入相册。
红杉资本中国基金副总裁王临青说，“红杉相信：新技术下会产生新的工具，使用新工具创作的作品又能聚集形成新的生态。我们一直致力于寻找和支持技术创新，Versa正是一家这样的公司。”
采访的最后，蔡天懿透露，Versa 本质上是一家由工程师组成的团队，而在工程师心中，技术应该被分享。因此 Versa 接下来将通过 OpenAI 的平台将其部分 AI 算法免费开源并将核心算法的端口实施付费调用。蔡天懿认为，只有将技术分享才能让 AI 之上的产品变得更加多元，而只有产品实现多元，才能让更多有趣的应用场景实现落地。
来源：36氪
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