“第一点，我们要建立一个包含10万张多肤色人种的面部资料库，其中黑人样本要占40%。

然后用这个数据重新训练人脸检测模型。”

“第二，要修改同向信號处理的流水线。”流程图展开红色的修改標註清晰可见，几乎就是一个操作规范，也让台下的工程师有了一丝猜测。

“在raw就进行人种肤色识別，针对不同肤色，採用不同的降噪参数和细节增强策略。

黑人皮肤在弱光下容易丟失黄色和红色信息，我们要在早期就加以保护。”

“第三，也是最关键的一步……”

说到这里，沈飞稍微停顿了一下，接下来他们一定会因为这个消息而深度惊讶。

“我们还需要开发一个基於深度学习的肤色还原网络。”

会议室彻底安静，在2008年深度学习，不算稀奇，但还是学术界的前沿概念。

虽然各种模型吹的天花乱坠，但真正落地的商业应用几乎没有……就算有，基本上都是用来骗投资者的钱的，真实模型全都是智障水平。

传音一个破產的小企业，定这么高的目標。

好消息，老板懂点技术。

坏消息，好像不太多，这样的工作干起来反而会更累，一些因为工资而选择加入的工程师，此刻也有种想退缩的感觉。

看著眾人这犹犹豫豫的样子，沈飞反倒笑了出来:“大家放心，这个深度学习模型已经开发完成了，目前的效果还不错。

我来给大家仔细介绍一下。”

紧接著在眾人的震惊当中，沈飞打开了另一个ppt，开始了更加详细的讲解。

“这个网络一共有12层，输入是经过初步处理的图像，输出则是肤色优化后的结果。

我们在数据集的基础上加入了大量的多肤色人像进行微调。网络能自动识別人种光照条件，拍摄环境，对每张照片进行个性化的优化。”

为了进一步刺激这些挖来的宝贝疙瘩，沈飞也是拿出来真东西，展示了一部分代码！

结构很精妙！

“算法复杂度控制在可接受范围內，在300mhz的arm11处理器上，处理一张800万像素的照片，只需要0.8秒。

如果降到30万像素，只需要0.1秒，完全可以满足实时预览的需求。”

这时台下的工程师彻底被镇住了，这家传音好像和宣传的不一样……这是真的有技术实力。

这个处理速度还叫可接受，这tm叫逆天就算放在诺基亚、摩托罗拉，想开发出这样完美的算法也得需要几年的时间。

但传音已经掏出来了。

一位工程师举起手来:“沈总，这个算法的专利……”

“全球专利已经在申请……”沈飞笑了笑。“华国、美利坚、欧洲以及非洲主要国家的专利已经申请提交。传音將拥有至少未来20年的独家使用权。”

陈海激动的站了起来陈:“沈总，单凭这个算法，传音在非洲市场的拍照效果就能碾压所有竞爭对手。

这简直是……这简直是一个”

“杀手级应用。”沈飞替激动的陈海说完。

这是另一位工程师，突然反应了过来，试探性的问道:“沈总，这个项目並不像您说的那样是需要我们开发，而是已经开发完毕了吧。

刚才那张照片应该也不是ps，而是……

所以我们接下来要做的，只是简单的適配工作。”

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