巨頭都會，我為什麼還要做

打從啟動這個 App 計劃，我心裡就有個繞不開的問題：

Apple、Google 相簿都已經有做得很好的回憶，我常被它們推的時機、裡面的小句子打動。像是看看幾年前的我們、想不到已經過了好幾年這類句子，不但照片選得好，句子也經過設計，不會讓人覺得被冒犯。

兩大巨頭都有這能力，只要一小步就能做到，我為什麼還要做一個整理旅遊故事的 App？做好了有人要用嗎？

帶著這個疑問，回頭看 7/7 那份選片研究，CC 順便整理了兩大巨頭怎麼做：

• Google 相簿：先濾垃圾，再把連拍分群留最好一張，最後美學分數加人臉訊號。
• Apple 照片：先用時間、地點、人臉組成事件，事件裡挑代表照做回憶影片。Apple 機器學習研究網站寫過這個過程：過濾實用照、辨識畫面、美學評分。

操作程序上跟我在做的差不多，差在分類與評分，它們分類但不太讓你改，算分數但不給你看。

我能做出的差異

所以我能做出來的差異化，而且是有意義的差異化在哪裡呢？我一個個數：

1. 可挑選：
   • 一趟一本，旅程從哪天到哪天由你定
   • 用分類的方法挑照片，確保多樣性與覆蓋度
2. 個人化：
   • 使用者可以自己調整選哪些照片，或是各個主題的權重
   • 使用者的選擇有延續性，選越多越被了解
3. 可輸出：
   • 每次旅程可以輸出一本相簿到 Apple 照片裡。後來看整理 App 的負評，常見怒點之一就是整理完，系統相簿還是一團亂
4. 可成長：
   • 幫每次照相打分數，挑出照得可以更好的部分，給題目
   • 照相小教室，用自己的照片開課
   • 主題進步史，橫跨不同旅程評比進步，讓人想要越掃越多

書架上的主題進步史，我特別有感。

一開始沒想到普通人照相是真的會進步的，我只是常常跟著愛照相的媽媽偷學幾招。當我把自己橫跨十多年的旅遊照片都放進去，讓 App 幫我逐一主題打分數，然後把十多年的進步畫成折線圖的時候，有種 App 裡面養了個小小分析師的感覺。

心得

整理照片這個活，兩大巨頭很容易用效率與機器學習模型取代。深度的攝影教學，也需要專家才能做。

但是在兩條路的中間，找出一個趣味學習空間，是我邊做邊發現的小機會。

簡單來說，就是站在巨頭的肩膀上，用 Apple 的 Vision 模型功能，搭配學習與進步的思考，搭建一個越照越好，還能拿出去跟朋友炫耀的趣味型學習環境。

這樣想想，我安心了一大半。

這個系列同步寫在我的部落格：yojuhsu.com/blog

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