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第10章 低成本高效率

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在获得杭州市大学生创业资助计划的3万元启动资金后,邓文文与邓超超没有丝毫懈怠。他们深知,这三万元不仅是“第一桶金”,更是一份沉甸甸的信任——是政府、学校、社会对青年理想的一次托付。他们必须用这有限的资金,撬动无限的可能。

**“我们不是在烧钱,而是在种种子。”**

——邓超超在创业日记中写道。

他们没有租用昂贵的写字楼,而是选择入驻杭州市江干区的“青创空间”共享办公平台。每月仅需1500元,便可使用独立工位、会议室、打印设备与高速网络。更重要的是,这里聚集了数十家初创团队,形成了天然的资源网络与互助生态。

他们将父母客厅的设备搬至工位,六张折叠桌拼成“U”形,墙上贴满便签纸:

- “用户痛点:老人不会操作智能设备”

- “技术瓶颈:低质量照片修复准确率仅68%”

- “目标:3个月内上线测试版”

每天清晨7点,团队已开始晨会。文文负责统筹进度,超超主攻算法优化,李然设计用户问卷,小张拍摄宣传短片。他们没有KpI,只有“用户满意度”与“情感价值实现度”两个核心指标。

**“我们不追求快,而追求对。”** 文文说,“每修复一张照片,都是在帮一个人找回一段记忆。这不能出错。”

“忆影”系统的初期测试结果令人沮丧:面对严重褪色、霉斑遍布的老照片,修复准确率不足70%,且常出现“人脸扭曲”“色彩失真”等严重问题。

超超带领技术团队连续奋战21天,尝试了十余种模型架构。最终,他们创新性地提出“**多尺度损伤感知修复网络(mdARN)**”:

1. **损伤识别层**:使用轻量化cNN模型,快速识别照片的破损类型(撕裂、水渍、霉斑等);

2. **分层修复层**:针对不同损伤,调用专用修复子模型,避免“一刀切”式处理;

3. **情感增强层**:结合用户提供的文字描述(如“这是父亲1983年在黄山拍的”),注入文化语境与情感色彩,提升修复的“温度”。

为训练模型,他们向社区老人征集了超过5000张老照片,建立“**中华记忆图像库**”,涵盖1950s至1990s的典型生活场景。这些数据成为模型“理解历史”的关键。

20xZ年3月,“忆影1.0”内测版上线,修复准确率跃升至**93.7%**,用户满意度达**4.8\/5.0**。

一位上海用户上传了祖父1949年参军时的黑白照片。系统不仅修复了严重折痕,还根据历史资料自动上色:军装是土黄色,肩章是红色,背景的旗帜恢复为鲜艳的五星红旗。用户激动地留言:“**我仿佛看见了历史在眼前复活。**”

没有广告预算,他们选择“内容即传播”的策略。

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