一、《让人拍案叫绝的创意都是如何诞生的》韩磊
1、创意，即为将现有想法进行某种组合。本项即为娱乐方面的创意。
举例：三维弹球结合脸部捕捉、Flappy bird多鸟闯关、坚持100s结合脸部捕捉（应用ACRP）、
影流之主结合跳舞、人脸表情结合哈哈镜放大嘴部
涉及应用：人脸捕捉、OCR、分割模型
2、具体实例：表情机器人-人脸结合熊猫头表情形成表情包
创意来源：生活需求
表情包来源：Paddlehub
聊天机器人来源：Wechaty

实现流程概述：wechaty读取文字图片，通过json形成请求；通过django合成表情包，返回wechaty发回消息。其中，paddlehub实现人脸分割（ace2p facelandmark）结合
后续改进方向：头的位置大小可以进行预处理，脸部取轮廓可以实现更合理的颜色/灰度变化

二、《零代码实现安全帽检测模型》顾茜

1、本项即为生产方面的创意。
创意来源：生产中的实际问题，工业安全领域的目标检测任务与安全帽佩戴监测
实现方式：使用人工智能和计算机视觉技术实现自动化
使用PaddleX GUI进行迁移学习
使用Paddle进行实时视频流预测部署
2、实现流程分为三阶段：数据采集标注（应用公开数据集）→模型开发→模型部署
①训练并导出部署模型：PaddleDetection训练ssd-mobilenet检测模型
使用PaddleLite导出部署模型
②树莓派环境准备：在树莓派上安装PaddleLite预编译库
③拉取部署项目，替换默认标签：到Paddle-Lite-Demo中拉取部署项目示例，并准备好安全帽检测标签
④实现蜂鸣器报警模块：微调示例代码，加入蜂鸣器报警和检测图片保存模块

3、创意要保证以终为始：场景驱动项目，从问题找到想解决的场景，而不是凭空想象。
整体实现的流程应该是：一个想法（结合实际问题，产生关于一个场景的想法）→

尝试验证（可以从易到难，从最熟悉的思路做起，开始尝试解决方案）→

用项目记录进斩（一个孤立的项目不能形成一套解决方案，但可以逐步探索产生新项目）
4、新项目创意参考方向：

大模型库→使用脚本任务、参考现有比赛/课程、通过网页/邮件安全解决方案
小模型库→从github中找灵感（如parakeet语音合成项目，PGL图神经网络，EasyEdge全流程部署平台）

三、《创意源于生活》颜鑫

1、本项即为生活方面的创意
生活出行（如车祸）、新闻资讯（如火灾）、社会管理（吸烟检测）、日常生活（垃圾分类）都可以成为创意的来源
2、实例展示：垃圾分类

创意来源：在上海，有各种垃圾分类的参考标准和管理条例
垃圾分类现状：进展缓慢，半数群众缺乏分类知识
当前方案：手机APP查询，只关注群众是否自觉，忽略监管
3、实现的可行性评估：

数据来源：（开源数据集/爬虫方式获取？）→AIStuidio数据集找到华为挑战杯相关数据

训练方式：（自然视觉？自然语言处理？用哪些套件）→最终部署方式反推训练方式

部署方式：（如何实现“最后一公里”）→部署Python视频流/hub服务化/easyedgeAPP，用PyQt5可视化部署

四、《看图写诗的创意是如何诞生的》郑博培
1、本项即为精神层面的创意
2、创意来源：GitHub上的狗屁不通文章生成器
创意实现参考：PaddleHub有很多PaddlePaddle生态下的预训练模型，可以快速的完成模型的管理和预测
3、创意实现思路：获取图像信息（让机器看懂图片是什么）→拓展关键字（把关键词串联，形成古诗上联）→得到古诗词（PaddleHub有古诗词预训练模型，根据上联生成下联）
4、创意拓展实现：中秋特别版，思路改为获取图像信息（目标检测）→识别结果送入文本生成模型→上阙送入故事生成模型

五、整体总结：

1、创意就在生活当中，把零碎的内容重新拼接组合即可以扩展成项目

2、整体要遵循面向需求的思想，针对需求和实现方式追寻解决方案

3、解决方案可以寻找现有数据集、训练成果等内容，没有必要从零做起

4、AI不是特别高深，基础不高也可以有实现途径，通过现有平台可以获得相应的技术进行拓展