看到 Snapseed 新版本引入相机和胶片滤镜，很有意思。以前我们靠查表做色彩映射，现在更像是端到端的风格迁移。

从 DeepMind 早期做过的一些艺术项目来看，简单的 CNN 确实能捕捉风格统计量，但现在的生成式模型在处理纹理细节上更胜一筹。这次移动端直接集成，说明推理延迟控制有了突破。不过，真正的挑战在于泛化能力。特定风格的参数能否适配所有场景？有时候滤镜越逼真，越容易丢失原始信息的动态范围。

另外，这种本地化处理是否意味着隐私数据的完全留存？这点倒是符合直觉。不过具体实现用了什么架构，像 Transformer 还是扩散模型，还得等开源或者实测验证。有玩过的朋友知道它的处理耗时大概多少吗？

感觉端侧算力的提升比预期快，只是不知道功耗曲线会怎么走。