第779 章 举办大赛之名卖显卡之实(2 / 3)

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  “那就干。今晚开始,通宵。”
  周敏负责模型架构。
  她翻遍了近三年顶会论文,试了七种不同的超分模型。
  每一个模型她都跑了一遍,对比各种指標,最后敲定了一个改进版的real-esrgan。
  她在原有架构上增加了人脸专用的感知损失模块,用预训练的人脸识別模型提取特徵,让修復后的脸更像本人,同时保留皱纹、痣等个性化特徵。
  赵天宇负责部署和优化。
  他花了两个通宵把模型从pytorch转成tensorrt,然后用fp16做量化推理,再针对老旧照片的特点做了输入预处理。
  去噪、对比度增强、边缘保持滤波。
  最终在ig1601上实现了0.3秒推理,在cpu上也能做到3秒以內。
  其他软体处理一张照片要几十秒甚至几分钟,他们的產品快了一个数量级。
  林晚负责数据和前端。
  她爬了十万张老旧照片数据集,包括民国时期的证件照、七八十年代的家庭合影、九十年代的旅游照。
  她自己写脚本做数据清洗,標註人脸的landmark和修復区域。
  她写的前端界面简洁到只有一个按钮——“上传照片”,一个进度条,一个结果展示区。
  没有花哨的滤镜,没有多余的gg,连logo都只放在右上角。
  “你是不是太极端了?”周敏看著那个比手机计算器还简单的界面,“好歹加个滤镜效果啊,用户喜欢那种。”
  林晚从文件夹里拖出一张破损严重的老照片。
  这是一张民国时期的合影,十七个人,最右边的人的脸已经完全糊了。
  她点击上传,0.3秒后,修復结果弹了出来。
  十七张脸全部清晰可辨,最右边那个人原本只剩一片灰色的区域,现在居然还原出了五官轮廓。
  更神奇的是,衣服上的褶皱、背景里的老式留声机、甚至远处招牌上的字都被模型恢復了出来,虽然有些细节是模型“脑补”的,但看起来非常自然。
  赵天宇盯著屏幕看了五秒,说了一句脏话:“操,这也太强了吧。”
  初赛提交那天,他们把论文、代码、演示视频打包上传。
  视频里,他们修復了二十张真实的老旧照片,每一张都是网上找的破损图,修復前后对比放在一起,效果炸裂。
  其中一个案例是一位同学提供的曾祖父的照片,拍摄於1940年代,照片被水泡过,半边脸完全消失。
  修復后,那张消失的半边脸居然被模型补了出来,虽然不知道是不是真的长那样,但看起来就像真的一样。
  初赛结果公布——忆像团队排名第一,晋级决赛。
  复赛是线下答辩。
  三个人穿著清一色的卫衣,站在浙大计算机学院的小礼堂里,面对五位评委。
  评委有华星的技术总监、浙大的教授、红杉的投资人、以及一位来自中科院的ai专家。 ↑返回顶部↑

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