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让AI从「云上」落到「手机」:双十一AI互动新玩法

分会场:  人工智能/AI驱动/AI实践

 

案例来源 :

案例讲师

正凡

阿里巴巴 无线开发专家

先后在UC、淘宝任职,目前淘宝端智能AI特效项目组负责人,7年移动端研发经验。Android端资深核心SDK设计者,关注人工智能及其在移动端的应用,特别是视觉算法实时应用方向。

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案例简述

 

深度学习算法能够在移动端部署后,针对如何高效应用这些算法的问题,特别视觉AI方面,淘宝开始搭建自己的AI视觉消费内容生产工具。打造算法部署、实时预览、资源管理、2D/3D场景渲染、跨端脚本为一体的生产配套体系,可快速动态部署到移动端,帮助业务方跟随热点快速生产AI级别的视觉消费内容。

 

案例目标

 

短视频、直播及营销场景中对AI特效内容的诉求较多,但结合移动端AI算法到内容上线链路过长生产效率太低,很多基础设施不完善。 



产品上要求特效内容快速产出,创意需要快速落地;



拍摄的实时每帧渲染,对算法及框架性能都提出了高挑战; 三端需要一致的渲染效果,多端所见即所得; 多端特效业务逻辑代码重复开发维护,维护成本过高; 特效素材资源不能线上替换,面临如何动态部署问题; 





 

成功(或教训)要点

 

团队深入参与一线业务的开发,从拍摄上层重新审视如何去解决内容生产遇到的问题以及如何在移动端上建立配套机制。参与世界杯活动,团队再次认识到内容生产遇到的痛点,决定从基础上去搭建一套集团内都能使用到的AI内容生产体系。框架第一个版本产出后经历了双11 业务的考验,面临诸多设计不合理问题,我们从底层再次改进优化框架设计,保证更多场景覆盖及功能扩展性。过程中多次试错经验,包括:

1)上层渲染管线的流程设计;

2)AI算法的高效接入标准;
3)多GL环境及渲染性能要求;

4)2D/3D渲染引擎的核心技术掌控;

5)动态效果跟算法数据的真实贴合;

6)脚本开发面临的接口规范。



 

案例ROI分析

 

通过体系的逐渐完备,业务活动中用到的AI消费内容,由之前4人2周开发时间,慢慢提升到2人一周,再到现在的1人2天能够出到产品测试。

 

案例启示

 

真正能让AI创意内容高效落地到移动端,同时极大减少过程中开发成本,让更多视觉算法在端上能快速发挥业务价值。

 

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