人工智能法（来自票圈开发大大的分享）
1.用深度卷积网络CNN在lmageNet上训练一个Autoencoder，训练的模型可以用AlexNet的改装版：
a.需要一个Tensorflow环境或者Caffe环境；
b.用一个3层卷积（Conv）,3层解卷积（Deconv）的网络进行端对端训练，用sigmoid交叉熵作loss;
c.当loss收敛时，就可以用来破解。
2.按下面的方法先截个图，并把横条图颜色部分设置为0，然后就此图片作为卷积网络的输入部分；
3.对卷积网络进行Forward，我们就可以拿到不带横带的原图。
下面分享第二种方法——Photoshop，如果你不是开发大神，建议你学下面这种方法，简单上手快。
1.随便选择一个附近位置的红包，然后按住找线索，得到提示后截图。
2.将识别的部分截取出来，根据上图那样。
3.按住Ctrl+J复制一张一样的图片。
4.将上图不透明度调到50%，然后图片往下移动（建议一下就好），让上图和下图看起来有种重叠在一起的感觉。
5.按住Ctrl+M打开曲线，将曲线往上稍微调一点，让图片亮度调高些许。
6.在滤镜中选择模糊——高斯模糊——半径1.0个像素，确定。
最后，我们可以看到这次支付宝的AR实景红包，虽然从产品的角度任然有很多不完善的地方，但是从营销的角度，无疑会打一个漂亮的翻身仗。支付宝团队正在转变支付宝的策略路线，不再偏激的执着于社交化来扩大线下支付的市场份额。社交只是工具，而非最终目的。
社交化的产品尤其注重产品体验，但阿里的专长在于运营而非产品。利用AR红包可以调动阿里在运营方面的优势，最终同样能够扩大线下支付的市场份额。