“按照他們給我的說法，意思是他們的AI不僅能識別人廓，還能分析線、影、畫面視關係。”
“直接利用AI給直播中的主播補，基本就能解決大部分‘摳圖’。”
“因為這種環境和人的不協調，其實最本的原因就在於線折。”
“再加上環境互，比如主播站在湖面上的時候，的鞋底會有一部分陷水面，不管做什麼作，水花都會據的作軌跡和力度自然濺起。”
“未來，聽說他們還打算加模擬現實服裝被虛擬場景當中的水、泥土等打溼、附著的狀態。”
“一旦這些都能實現，主播就會真的跟場景徹底融為一了。”
不過此時，陳浩卻微微皺眉，沉思了片刻後，他有些認真地問出了自己的問題。
“有卡頓或者延遲嗎？這樣的即時運算，覺算力要求很高啊，普通主播的裝置恐怕沒辦法承吧？”
蘭師傅哈哈一笑，讚許地看向陳浩。
“陳先生果然敏銳，不過這也是他們目前最大的困難。”
“延遲大概在10秒~30秒左右，這一點倒是好辦。”
“他們的模型還有很大的最佳化空間，未來只要資料足夠，完全有可能到3~5秒，甚至更低。”
“而且本來，網路資料的傳輸也是需要時間的，又不是玩兒PVP遊戲，沒有那麼追求低延遲。”
“現在最大的問題在於，雖然模型的框架已經搭建好了，但就只是我看到的那1分鐘直播，就出現了不BUG，虛擬的場景甚至在一部分割槽域出現了馬賽克，1分鐘後就崩潰了。”
“而這樣程度的算力需求，當然更不可能是普通主播能承擔得起的。”
“他們需要購買大量的算力GPU，或者最近谷歌新推出來的TPU，組建自己的雲上算力中心。”
“同時，他們也能用這樣的算力來繼續投餵給AI更多的資料，更多的訓練量。”
“這樣的話，其實電力消耗也是一個需要龐大投的部分。”
說到這裡，蘭師傅又笑了笑。
“除了他們團隊的創始人是錦城人之外，之所以優先考慮在我們錦城落戶，其實也跟錦城這邊的電價更便宜，能節省本有關係。”
陳浩聽完了蘭師傅的介紹，若有所思。
“這個專案聽起來確實不錯的，一旦能下沉到普通直播間，從視覺效果上對於其他直播間幾乎都是碾的。”
“大量的公會，也能省下非常多的造景和燈預算。”
“沒錯。”
蘭師傅立刻附和道。
“不需要昂貴的場地租賃，不需要複雜的裝置準備，甚至不需要專業的佈景知識，只需要選擇自己想要的場景，其他的一切都能給AI來完。”
“我看您對團播看得比較多，其實很多團播人氣低迷，就跟燈、場地佈景有非常大的關係。”
“那些人氣比較高、大公會的團，他們的優勢除了流量扶持之外，更重要的是重金聘請了專業的場景燈師。”
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