Android 自拍增强样图验证,9k

2026-06-18 16:38

【算法试单・可转正式项目】Android 离线人像 CV 前置筛选,REAL+ 自拍增强样图验证

项目筛选目标

寻找具备 OpenCV + MediaPipe / ML Kit + Android Native C++ / JNI 本地离线图像处理开发经验的工程师。

以下方案直接淘汰:纯美工人工修图、云端 AI 推理、AI 重绘 / 换脸、商用闭源美颜 SDK、传统瘦脸大眼塑形美颜滤镜。

试单交付要求

效果图产出:

甲方提供 10 张原始自拍原图,每张输出 3 档效果:轻度优化 / 自然最佳 / D 档核心效果。

D 档标准:人像明显更年轻干净、气色提升,但五官脸型无改动,熟人可清晰识别本人。

合计交付 30 张处理效果图。

1–3 页技术说明文档,必须完整回答:

① Android 本地离线完整落地方案;

② 三档效果差异化参数控制逻辑;

③ 人脸软 Mask 设计与实现思路;

④ WebP 轻量化压缩策略;

⑤ 单图图像处理性能优化方案;

⑥ 制作过程是否依赖人工修图;如有人工操作,如何实现全代码自动化;

⑦ 效果图逻辑如何完整迁移为 Android REAL+ Engine 工程模块。

硬性验收红线,触碰需免费整改

整套方案必须支持纯本地离线运行,全程不依赖云端接口。

禁止修改原生脸型、眼型、鼻子、嘴型等五官特征。

杜绝塑料磨皮、假白、网红失真质感、AI 全局背景 / 人像重绘。

需区分男性 / 女性、青年 / 中年 / 50+ 人群做差异化优化,保留原生皮肤纹理,保证人像辨识度。

试单阶段允许使用 PC 端离线脚本、OpenCV 流程或少量人工辅助来校准效果方向,但必须明确说明哪些步骤可代码化、如何迁移为 Android 本地自动化模块。仅靠人工修图且无法自动化落地者不合格。

试单周期与费用

工期:2 个自然日。

试单费用:499 元。

试单规则说明

本试单仅为前置能力筛选,不等于完整正式开发。

产出触碰上述红线,开发者免费整改至验收达标;甲方统一标准化验收,无恶意压价、无理由扣款。

试单未通过:试单费用不予退还;候选人提交的处理图和技术说明仅用于本次筛选、内部对比和评估参考,不对外公开,不直接作为正式产品成果使用,双方另有约定除外。

试单全部验收通过福利:后续承接完整 REAL+ Engine Android 模块开发,499 元试单费用全额抵扣项目首期款。





试单通过后|正式开发简版说明

基础信息

开发周期:24 个工作日。

参考开发费用:9000 元。

售后维护:交付验收后提供 30 天免费维护,仅覆盖合同内原有 bug 修复、原有样本轻度参数微调;新增算法功能、跨平台适配、大批量新增样本调参、配套 UI 开发均单独计费。

核心交付内容

完整 Android 本地 REAL+ Engine V1 离线图像增强模块。

前置自拍精细化人像增强,后置镜头仅全局轻调色,统一前后镜头画面风格。

人脸检测、软 Mask 生成、调试 Mask 文件输出能力。

不改变身份特征的真实感优化:改善黑眼圈、眼袋、法令纹、色斑、暗沉、肤色不均、面部疲惫感。

分人群差异化增强策略:区分男性 / 女性、青年 / 中年 / 50+。

多场景自适应参数体系:适配正常光、暗光、偏黄 / 偏灰、压缩劣化图、无人脸后置图。

WebP 精细化压缩调优,展示图尺寸控制在 180KB–200KB 以内。

标准化输出 realplus_result.json,完整记录处理参数、人脸信息、性能、异常状态。

适配 SP Player 既定 source / display 文件目录结构。

完整交付资产:可编译源码 / Native 底层库、Demo APK / AAR、接入文档、参数对照表、典型场景测试说明。

模块边界,不可越界

REAL+ Engine 仅负责读取原图、生成 display 展示图与结果 JSON。

不参与图片采集、音频录制、视频播放、MP4 导出、SP Player 主流程改造、上层 fallback 降级调度开发。

推荐技术栈

OpenCV + MediaPipe Face Detection / ML Kit + Android Native C++ / JNI + WebP Encoder。

不接受主体方案

云端 AI、生成式 AI 重绘、换脸、商用美颜 SDK、纯人工修图、五官塑形美颜算法。

适合人群

具备 Android Native 图像算法开发能力,熟练使用 OpenCV / MediaPipe / JNI,可实现本地参数化人像增强、人脸分区 Mask、包体与性能优化,有意承接整套完整模块开发。

不适合人群

仅会人工修图、仅能调用云端 AI、无 Android 离线开发经验、无法严格遵守人像真实性约束、无法输出完整自动化底层方案。
已有3人报名
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飞龙 4天前
**** 做完。查看联系方式
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飞龙 4天前
一、****本地离线完整落地方案 人脸关键点检测 **** **** **** ****点****关键点,跨平台支持好,纯本地推理 图像处理核心 **** (****++ **** ****) 算法丰富,****层执行效率为****的****-****倍 肤色检测与**** 基于****空间 + 关键点引导 轻量,无需额外模型 性能加速 **** + **** ****指令集 充分利用移动端****并行能力 图像压缩 **** (****编译) ****官方库,支持****全平台 查看微信
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可以先做 **** 离线脚本版样图验证和技术说明:****/**** 人脸区域、软 ****、分档参数、**** 压缩策略,再说明迁移到 **** 本地模块的实现路径。查看联系方式
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大雁2026-06-18 17:19
我可以试试,先给几张照片
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