2023美业测肤服务升级：新模型性能提升与功能扩展

在2023年的个人工作任务中，你主要涉及了多个美业相关的AI技术服务开发与改进。首先，你在美业的皮肤检测服务上取得了显著进步，包括： 1. 检测拍照测肤服务：针对色斑检测，新模型采用了融合语义分割与检测框架，解决了毛发误检和分区边缘识别的问题，提升了准确率至73%，较老模型的71%有所提升。新模型的速度也提升了40%，同时提供了可视化结果，效果更佳。 2. 色斑视频检测：引入视频上下帧信息，提高了对玫琳凯视频输入的色斑检测精度。这项服务扩展了检测范围，不仅限于鼻头，而是实现了全脸分区检测。 3. 头罩式测肤服务：增加了皱纹检测功能，特别是针对抬头纹、眉间纹和眼周细纹，以及敏感性、痤疮和色斑的预测。新版本（v2.0）在这些方面有了显著增强。 4. 医美扩散模型：利用LoRA技术训练，专注于鼻子的多角度生成，展现了细致入微的效果。此外，还涉及到了妆容迁移技术，通过GAN+Transformer实现人脸自定义部位的形变，尽管在非正脸效果上优于美图秀秀，但纹理和光照处理仍有待优化。 5. 3D人脸生成：通过图像驱动的视频生成技术，如基于NeRF的方法，如AniPortraitGAN，实现了面部和肩部表情的可控，生成的3D模型细节丰富且逼真，但对纹理和光照的考虑不足。 6. 农业AI应用：在农业领域，你负责了成都农职院花生病害和猕猴桃、葡萄病害的识别服务，这些服务都进行了工程化的发布，提高了数据处理和模型训练的效率。 7. AI计算平台：不仅局限于美业，还涉足了农业的数据处理和模型训练，例如对猕猴桃和葡萄病害的识别，以及基于辣椒的半监督目标检测，尽管后者还未正式上线，但表明你在多领域都有所涉猎。 在论文撰写方面，你可能也在整理这些项目的经验和成果，以便在学术界或专业论坛分享。整个工作中，你注重技术创新和服务质量的提升，展示了在AI领域的专业技能和实践经验。