↓Преминаване към основното съдържание
  1. Моите писания/

Революционизиране на създаването на аватари: Разработване на модели за компютърно зрение за Hikemoji в Hike

3 минути
Изкуствен Интелект Мобилни Приложения Компютърно Зрение Машинно Обучение Генериране На Аватари Разпознаване На Лица Python
Съдържание

Като консултант по машинно обучение в Hike Limited, работих върху разработването на съвременни модели за компютърно зрение за Hikemoji, проект, насочен към генериране на готини аватари директно от селфитата на потребителите. Тази иновативна функция значително подобри ангажираността на потребителите и персонализацията в платформата Hike.

Преглед на проекта #

Целта на Hikemoji беше да създаде силно персонализирани, визуално привлекателни аватари, които точно отразяват чертите на лицето и стиловите предпочитания на потребителите. Моята роля се фокусираше върху разработването на сложни модели за компютърно зрение за съчетаване на компонентите на аватара със специфични лицеви характеристики.

Технически подход #

Основни технологии #

  • Python за разработка на модели и обработка на данни
  • TensorFlow и PyTorch за изграждане и обучение на невронни мрежи
  • OpenCV за задачи по обработка на изображения
  • BigQuery за съхранение и анализ на големи обеми данни
  • Airflow за управление на работния процес и планиране

Ключови компоненти #

  1. Извличане на лицеви характеристики: Разработени модели за точно идентифициране и картографиране на ключови лицеви характеристики от селфита.

  2. Алгоритъм за съчетаване на компоненти: Създадена AI-управлявана система за съчетаване на лицеви характеристики с подходящи компоненти на аватара.

  3. Техники за трансфер на стил: Внедрени алгоритми за трансфер на стил за адаптиране на естетиката на аватара към предпочитанията на потребителя.

  4. Обработка в реално време: Оптимизирани модели за бързо генериране на аватари на устройството.

Предизвикателства и решения #

  1. Предизвикателство: Осигуряване на точно разпознаване на лицеви характеристики сред разнообразни демографски групи потребители. Решение: Обучени модели върху разнообразен набор от данни и внедрени техники за увеличаване на данните за подобряване на устойчивостта на модела.

  2. Предизвикателство: Балансиране на точността на аватара с художествената привлекателност. Решение: Тясно сътрудничество с дизайнери за разработване на система за оценяване, която балансира сходството на лицето с естетическата привлекателност.

  3. Предизвикателство: Оптимизиране на производителността на модела за мобилни устройства. Решение: Използване на техники за компресия на модели и TensorFlow Lite за създаване на ефективни, подходящи за мобилни устройства модели.

Процес на внедряване #

  1. Събиране и подготовка на данни: Събиране на разнообразен набор от данни от селфита и съответстващи ръчно създадени аватари.

  2. Разработка на модели: Итеративно разработване и усъвършенстване на модели за компютърно зрение с помощта на TensorFlow и PyTorch.

  3. Интеграция с инфраструктурата на Hike: Използване на BigQuery за съхранение на данни и Airflow за оркестриране на процесите за обучение и внедряване на модели.

  4. Тестване и усъвършенстване: Провеждане на обширни A/B тестове за фино настройване на производителността на модела и удовлетвореността на потребителите.

Резултати и въздействие #

  • Постигната 95% удовлетвореност на потребителите от генерираните аватари.
  • Увеличена ангажираност на потребителите с функциите на аватарите със 70%.
  • Намалено време за създаване на аватари от минути до секунди.
  • Успешно обработени над 1 милион уникални аватари в рамките на първия месец от стартирането.

Заключение #

Проектът Hikemoji демонстрира силата на усъвършенстваните техники за компютърно зрение в създаването на персонализирани, ангажиращи потребителски изживявания. Чрез успешното съчетаване на компоненти на аватара с лицеви характеристики, ние не само подобрихме удовлетвореността на потребителите, но и поставихме нов стандарт за създаване на аватари в приложенията за социални медии.

Този проект подчерта важността на комбинирането на техническите иновации с ориентиран към потребителя дизайн, което доведе до функция, която силно резонира с потребителската база на Hike. Докато продължаваме да усъвършенстваме и разширяваме Hikemoji, той остава свидетелство за потенциала на AI в създаването на дълбоко персонализирани дигитални изживявания.

↑