大家好，小晋来为大家解答以上问题，支付宝ar识花不能用，支付宝ar实景红包很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

先来普及版：用万能的PS。

先说通俗版。我们设计师姐姐经常把同事的各种尴尬动作做成gif图，扔到群里。当然也包括把一直处于发情期的虎嗅“小武”3354的编外员工猫3354做成各种微信表情，在虎嗅江湖中流传。

心理构建完毕，我们再来看看设计师姐姐是如何破解支付宝“AR红包”的。通俗的描述是：

第一步，在“找红包”中点击一个人的红包，按住底部的“按住线索”按钮，跳出图片信息后截图；

第二步，在PS中复制这张图片，处理掉深灰色的横条，然后和原图错位，基本还原图片；

第三步：打开支付宝，扫描这张还原的图片，抢红包。

其实这一系列操作可以生成一个“PS动作”，然后把你要抢的红包的图片放到PS里。用动作p图，只需几秒钟，比富士康流水线上的工人快10倍。

当然，经过亲测，红包图片还是有一些规律可以破解的。比如红包图片是人像或者动物，成功率几乎是100%，主要是因为这个图片中的物体一定是不规则的。当我们测试一张橙子的照片时，我们失败了。太有规律了。

进阶版，用人工智能杀人。

我们的工程师哥哥刚刚欣喜若狂的来找我说：“我破解了支付宝红包。你想知道吗？”

我当然想知道，不然怎么写文章？

根据他跟我的描述，具体工作原理如下：

1.用深度卷积网络CNN在ImageNet上训练一个自动编码器，训练模型可以是AlexNet的修改版：

a、需要Tensorflow环境或者Caffe环境；

b、用一个3层卷积(Conv)和3层反卷积(Deconv)网络进行端到端训练，用sigmoid交叉熵作为损失；

c，损耗收敛的时候就可以破解了。

2.按照上述方法剪切一张图片，将横条图片的颜色部分设置为0，然后将这张图片作为卷积网络的输入部分；

3.向前卷积网络，我们可以得到没有条纹的原始图像。

如果你到了这里还不高兴，再高级一点：

1.先去百度下载一堆风景高清图；

2.这些高清图像先改成800 * 800像素的固定尺寸图像；

3.将图片缩放至256 * 256像素；

4.使用256 * 256作为输入，800 * 800作为输出进行端到端训练(这里是为了高清还原低像素图片)；

5.再次重复上述第2项和第3项，输出的是没有条纹的高清图像。

然后拍照抢红包，骚年~

这个方法可以看做是我们设计师姐姐PS抢红包的高配版。它的核心是让机器在训练后恢复被遮挡的部分，让机器有读图的感觉。

通过使用这种方法，可以将低像素转换为高像素，并使原始图像变得清晰。这种方法几乎可以秒杀所有的红包。

所以，理论上来说，地图上那些满大街的红包，只要你点开就能抢到，不管是张还是子。

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本文到此结束，希望对大家有所帮助。