這事國內可能有很多團隊在做，包括人工智慧學習後的照片處理，藝術加工等等。

譬如他穿越過來之前，谷歌公司剛推出的馬賽克照片還原功能。

可惜其本質挺逗比的，並非透過畫素填充來還原，而是到網上搜索原圖。

那算個籃子的人工智慧去馬賽克，毫無卵用。

除了谷歌之外，別的網際網路技術企業甚至連這一步都沒邁出去，也可能是壓根沒想到，還可能是想到了沒做成。

到目前為止，市面上沒有任何一個團隊能編寫得出完整的，命中率超過99.99%的邏輯來。

面對整個天網系統無比龐大的資料量，哪怕僅有0.01%的判斷失誤，也會帶來巨量的錯誤資訊。

要想製作出真正具備實用價值，可行的動態影片識別指令碼，必須把命中率提高到99.999%！

誤差只能有0.001%！

沈崇也沒有必勝的把握，但他覺得可以一試。

人有多大膽，地有多大產。

他不需要把人的臉孔準確還原出來，畫素填充需要還原的僅僅是軀幹和四肢而已。

哪怕最後體現在螢幕上的是個火柴人，可只要能算出火柴人的運動能力，就OK了。

這東西具備相當的戰略價值，堪稱劃時代的產品。

將其用於私人，恐怕不便推廣。

要想以這點子為出發點做商業開發，對於沒有精力和興趣做政府拓展的沈崇來說，得不償失，還不如開發沈氏調音王呢。

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