Virtual makeup, guided tutorials and skin feedback running locally on the mirror.
AI mirrors need low-latency vision and personalized generation without sending face or health data away. The experience must feel instant, private and visually useful.
ASR, light LLM and TTS can run on one on-device GenAI NPU configuration instead of a cloud round trip.
CNN + Transformer dual-engine design maps object detection today and extends toward ViT / VLM workloads.
Designed for SoC integration where die area, SRAM, DDR bandwidth, offline operation and data privacy matter.
We can discuss IP licensing, NRE support, FPGA validation and integration scope for your SoC roadmap.
AI 魔鏡需要低延遲視覺與個人化生成,同時不能把臉部與健康資料送出去。體驗必須即時、私密且真的有視覺幫助。
ASR、輕量 LLM 與 TTS 可在同一個裝置端 GenAI NPU 配置上運行,不必每次往返雲端。
CNN + Transformer 雙引擎可對應今日物件偵測,也可延伸到 ViT / VLM 工作負載。
針對 SoC 整合設計,重視 die area、SRAM、DDR bandwidth、離線運作與資料隱私。
我們可以討論 IP 授權、NRE 支援、FPGA 驗證與 SoC 整合範圍。
AI ミラーには、顔や健康データを外部へ送らず、低遅延の視覚処理とパーソナライズ生成が必要です。体験は即時・私的・視覚的に有用でなければなりません。
ASR、軽量 LLM、TTS を 1 つのオンデバイス GenAI NPU 構成で実行し、クラウド往復を減らします。
CNN + Transformer デュアルエンジンで物体検出に対応し、ViT / VLM へ拡張できます。
die area、SRAM、DDR 帯域、オフライン動作、データプライバシーを重視した SoC 統合向け設計です。
IP ライセンス、NRE 支援、FPGA 検証、SoC 統合範囲についてご相談いただけます。
AI 미러는 얼굴과 건강 데이터를 밖으로 보내지 않으면서 저지연 비전과 개인화 생성을 수행해야 합니다. 경험은 즉각적이고 사적이며 시각적으로 유용해야 합니다.
ASR, 경량 LLM, TTS를 하나의 온디바이스 GenAI NPU 구성에서 실행해 클라우드 왕복을 줄입니다.
CNN + Transformer 듀얼 엔진은 객체 검출을 지원하고 ViT / VLM 워크로드로 확장됩니다.
die area, SRAM, DDR 대역폭, 오프라인 동작, 데이터 프라이버시가 중요한 SoC 통합을 위해 설계되었습니다.
IP 라이선스, NRE 지원, FPGA 검증, SoC 통합 범위를 논의할 수 있습니다.