好久不见的「泼辣修图」这次做了一个「泼辣相册」，要用AI帮你告别相册的杂乱无章

好久不见的泼辣修图（Polarr）又做了一个泼辣相册。

不知道你有没有错过iPhone相册会自动归类内衣照这条新闻，被炸裂的女推友们纷纷在Twi上秀起了内衣照（我倒是觉得国内汉子的相册里可以自动识别出一堆内衣照）；而泼辣相册要做的要让自动识别分类的照片更有趣也更有用。

比如生活中你面对的这些问题：面对手机中的上千张照片要怎么节省空间？面对要发一次的朋友圈得P九次图？要选一张4个月左右前在办公室拍的文件资料？面对每张看起来都美的照片该选哪张？

面对这些问题，泼辣相册主要实现了四个功能：

（1）帮你自动筛选你最精彩的照片；（2）利用人、物品、地点帮你快速进行照片分类，通过人脸搜索照片中的人物；（3）为相似的照片打分排序；（4）批量化的添加滤镜、处理照片。

学会了物体识别的AI再加上相册简直拯救了一堆"纠结的强迫症患者们"；但更为关键的是这一些都可以基于线下技术运算在手机上离线完成。在云端和离线的AI较量中，泼辣相册的创始团队相信大数据的另一端是用户对内容隐私的重视，是人工智能在离线场景的巨大相像空间。

其实早在2年前，36氪在采访泼辣修图时创始团队就有透露过会推出一款有关图像智能引擎的重磅产品，对于新视觉算法的深入投入让这款产品"迟到了两年才正式面市"。中途，泼辣修图曾推出过Picky（霹雳相册），创始人王博睿在接受36氪采访时表示这款产品主要是对线下人工智能和用户需求的验证，而现在已经下架了。

iPhone对图像识别的重视始于2016年6月的WWDC，物体+场景+地点的快速物体识别模式让iPhone实现了回忆功能。而对于自己研发这项技术的泼辣相册团队，同样可以实现生活场景和工作场景的辨别，利用物体和任务区分是家里还是阳光沙滩；目前已经可以识别不同场景下的300个目标物理，分类可在15-20s内完成。

其实图像识别的技术在大型终端乃至PC都已经相对成熟，但想要实现移动终端的离线处理。除了需要跨越显卡（算法支持）、CPU（处理速度）等硬件支持；最大的难关在于在移动端内实现AI技术压缩，创始人王博睿表示这也是泼辣修图最大的技术壁垒。

对于泼辣相册，下一步是一是要继续提高技术压缩后的精度；另一个需要解决的问题则是教育用户，降低产品操作的复杂度，提高UI和UX的设计。

经过2年的沉淀，泼辣最早的产品泼辣修图已在相对稳定的状态，用户数量突破了1200万用户，月活在500万，除了安卓和IOS也覆盖了Windows系统，是今年Windows10最高付费应用。

在太过拥挤修图赛道，泼辣修图的优势是摄影教育。在这个方向上，泼辣修图的公众号已经积累了近20万用户，推出了为小白用户设计的泼辣熊形象的漫画教程。在产品线上，公司推出了泼辣有图的开源摄影社区，即允许任何人免费将图片用于任何用途，未来也会基于这个雏形推出一个社交类应用。

商业化上，目前的泼辣相册已经实现收支平衡，自给自足。在盈利上，C端的付费方式已经从单次付费转向订阅制；在B端，会为更多的应用工具提供SDK接口，提供相册的快速识别和整理服务。

此外，王博睿还透露，目前团队再开发一款人工智能方向的视频编辑应用。未来的泼辣修图不仅要“帮助每一个人来通过摄影更好地表达自己”，还要"帮助每一个人更好的整理和记录自己。"

目前团队一共有10 名成员，两位创始人均毕业于斯坦福大学，主要承担技术研发工作。

融资方面，此前泼辣修图获得了硅谷老牌风投 Pejman Mar 领投，真格基金与 Stanford StartX Fund 共同参与的种子轮 100 万美元投资。