專訪Prisma創辦人:爆紅的速度太快,其實有點困擾
專訪Prisma創辦人:爆紅的速度太快,其實有點困擾

有句話是這麼說的:

2016年,全世界的人一半在抓皮卡丘,另一半在用Prisma修圖。

Prisma有多紅?它一上線就風靡全球,至今拿下9,000萬的下載量,處理超過50億張照片。Prisma還一舉拿下蘋果App Store、Google Play等年度應用的獎項。

圖/ 愛范兒

這背後發生了什麼?

我們受到百度百家號和極客公園GIF大會邀請,專訪了Prisma的創辦人艾列克謝· 莫伊謝延科夫(Alexei Moiseyenkov),讓他來親自告訴你Prisma背後的故事。

紅得太快,曾是Prisma最大的困擾

如果你還不了解Prisma,可以看看這篇文章

簡而言之,它能夠把任何呆板無趣的照片,在幾秒內轉換成像畢卡索、梵谷等著名畫作的風格,幫你在濾鏡遍地的社群網站裡突圍而出。

俄羅斯總理梅德維傑夫也是它的粉絲,他在Instagram上曬出了用Prisma處理的照片,拿下超過8萬個讚。

俄羅斯總理梅德維傑夫prisma.png
圖/ 愛范兒

Prisma的創辦人Moiseyenkov悄悄告訴我們:

其實Prisma上線不久,就已經像病毒一樣傳播開來⋯⋯我們的總統普京沒有Instagram帳號,所以我一直在等總理梅德維傑夫用Prisma發圖片。

而Prisma風光的數據也佐證了Moiseyenkov所言非虛:

  • 只用了9天,它衝上了俄羅斯、烏克蘭等10個國家的App Store榜首。
  • 兩週內,下載量超過了160萬次。
  • 一個月後,它的活躍用戶已經超過了100萬。
圖/ 愛范兒

除此之外,Moiseyenkov還向AppSo透露了一些「小秘密」,和大家分享一下:

  • 儘管有著如此亮眼的數據,Prisma沒有在行銷宣傳上花費過一分錢,行銷人員也只有1位;
  • Moiseyenkov認為開發Prisma過程中最大的困難是「它紅得太快了」,使用人數太多,伺服器不堪重負;
  • Prisma最受歡迎的3個濾鏡是:Tears、Mononoke 和Surf
  • 據說Prisma Labs是世界上第一個做到在手機上離線運行人工智慧風格轉換的團隊;
  • 截止到目前為止,Prisma Labs團隊一共有15人,絕大部分都是程式工程師及AI研究員
圖/ 愛范兒

你用的不是「濾鏡」而是人工智慧

我想將最先進的技術,放進每個人的口袋裡。

Prisma處理圖片用的不是濾鏡,而是人工智慧。

創辦人Moiseyenkov向AppSo解釋:

我們創造了自己獨特的演算法在裝置上運行神經網路⋯⋯人工智慧提取了名畫的風格,然後應用到圖像上,將你的照片重繪後,就成了你看到的樣子。

Prisma創辦人.jpg
用Prisma處理後的Moiseyenkov肖像。
圖/ 愛范兒

Prisma 會通過「多層卷積網絡」,提取名畫風格和你照片風格的畫面特徵,將它分離表現出來。

圖/ 愛范兒

之後,自然是對紋理進行一層又一層的重繪、渲染。

圖/ 愛范兒

提取不同的名畫風格重複上述步驟,就會呈現不同的效果。

圖/ 愛范兒

其實有一個名為Deep Art的網站也能實現這樣的效果,但由於服務收費且耗時過長(需要等待20分鐘),沒能像Prisma一樣大紅大紫。

Moiseyenkov告訴AppSo:

沒有人想為一張照片等待那麼久。

所以,Prisma的更新一直圍繞「提高速度」進行,不斷改進圖像處理的演算法。目前一張1080×1080的高解析度圖片,半秒內就能完成風格轉換。

Prisma的新方向是什麼?

Prisma現在不只是一個專注於風格轉換的修圖app了。

從3.0版本以來,我們都能窺視它轉型社交平台的內心。

打開Prisma,原來的上傳照片的界面已經變成了拍攝,新增了拍攝影片的功能,有8款「濾鏡」可供選擇。

向左滑,我們發現Prisma增加了Feed的功能,入口很小,但裝載的功能卻很多:

  • 自建主頁,和Instagram差不多,你還能分享個人主頁的連結;
  • 達人推薦,你可以在這里關注感興趣的PO主,並在Feed裡看見他們的更新;
  • 看「趨勢」及「最新」欄目,發現更好的照片。它還加入了一個叫「Jump to Location」的功能,你能透過它遊覽各地。
圖/ 愛范兒

Moiseyenkov說,照片流是一個非常重要的功能,而且它的實現是以定位為基礎的。

一旦你發布了一張照片,那麼就只有你附近的人可以看到。如果有人點讚,那麼這張圖片就會流傳到更遠的地方。獲得的讚越多,那麼照片傳播得更遠。

發佈在Feed裡的照片,還配有一個「點讚地圖」,你能清晰地看見照片在哪個國家比較受歡迎,甚至是它的傳播軌跡。

圖/ 愛范兒

據外媒Mashable報導,Prisma也在開發VR功能,這段360°影片,就預示了它即將可能達到的VR效果。

圖/ 愛范兒

可以看出,新的功能也將沿用原來的圖像風格。這樣,我們就能戴著「濾鏡」看世界,一切都將變得與眾不同,是不是還挺有趣的?

問及Prisma未來有什麼規劃,Moiseyenkov沒有透露太多,只說會有很多更新更好玩的功能會上線。

讓我們拭目以待吧。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #人工智慧
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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