自從那天跟陳神說出了環太平洋的電影創意之后，謝依依每天都滿懷興奮完善她的電影設定。
陳神在一邊偶爾也會給出一點前世的創意，都讓謝依依如獲至寶。
陳神這段時間里面也覺得這件事情挺有意思的。
一部以赤紅暴風為主視角的機甲電影，聽起來能不有意思嗎
如果導演不是謝依依的話，陳神應該會對這個項目充滿了興趣。
不過是謝依依掌鏡的話
那還是算了吧。
所以，咱還是來研究一下人工智能吧。
在李軍的帶領下，人工智能的發展十分迅速。
只能說不愧是專業的人才，他不僅有著過硬的技術，在團隊組織架構，領導能力上面也是一點都不弱。
在他的帶領下，研究中心里面的人工智能團隊已經開始對算法進行各個方面的訓練了。
之前他嫌麻煩沒有做的語音識別和合成，這些工作也在有序推進著。
本來研究中心的人手是不足以完成這些任務的。
但是在上次的發布會演示之后，李軍再次發揮了他在業界內強大的人脈關系，硬生生從國內的其他大廠里面挖了好幾支精英團隊。
目前，整支團隊的總人數已經達到了一百五十人，而且新加入的人物里面，在人工智能領域中都是精英級別的人才，放到市場上面都是要打破腦袋搶的。
人手增加之后，白澤ai的視覺圖像訓練進度被快速推進。
原本就已經達到9的物體識別精度，快速推進到了99，而且精度已經達到了小數點后面的第三位。
不過對于這個精度，陳神還是有點不太滿意。
因為以這個精度來計算，一千六百萬張的圖片里面，仍然會有成百上千的圖片識別出錯。
哪怕這個結果已經超越大部分人類識別的效果了，但是人工智能在這種領域上面還能做得更好。
針對陳神的這一個要求，李軍只能在繼續推進機器算法模型的訓練。
同時，他還深入了解了許多國內外著名漫畫家，以及諸多美工設計平日工作的需求，對白澤的功能模塊進行著調整。
按照他的想法，即將推出的白澤一代，將會是一個在作畫和美工領域有著強大輔助性能的人工智能。
在作畫領域，它可以實現自動上色。
這種上色不是把線稿交給ai，然后由ai自己選擇色彩并涂抹的，而是由使用者上傳需上色模型的全方位彩圖，隨后ai會對后面輸入的所有稿件進行圖像檢測，發現上色模型之后，根據之前模型里面的顏色自動匹配上色。
舉例而言，使用者想對a角色上色，那么只需要上傳a角色的全方位彩圖，之后再往ai里面輸入畫作稿件，ai會自動檢索畫作里面是否存在上色模型。
如果發現上色模型，ai將會對檢索場景的光線明亮，對模型自動上色。
這種上色并不是生硬地把色彩填充進去，而是會考慮到光線角度明暗等許多個維度。
如果上色之后的效果不滿意的話，還可以直接通過文字指導ai進行修改。
而且ai還可以對上色模型以外的物體進行上色，比如如果畫了一朵云彩需要上色，只需要在稿件云彩的框架里面標注“云彩”，ai即可根據情況自動上色。
當然，這種上色缺乏模型根據，效果并不理想。