Avatar Oluşturmada Devrim: Hike'ta Hikemoji için Bilgisayarlı Görü Modellerinin Geliştirilmesi

Table of Contents

Hike Limited’de Makine Öğrenimi Danışmanı olarak, kullanıcıların selfielerinden doğrudan havalı avatarlar oluşturmayı amaçlayan Hikemoji projesi için en son teknoloji bilgisayarlı görü modellerinin geliştirilmesi üzerinde çalıştım. Bu yenilikçi özellik, Hike platformunda kullanıcı katılımını ve kişiselleştirmeyi önemli ölçüde artırdı.

Proje Genel Bakışı #

Hikemoji’nin amacı, kullanıcıların yüz özelliklerini ve stil tercihlerini doğru bir şekilde yansıtan, yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş, görsel olarak çekici avatarlar oluşturmaktı. Rolüm, avatar bileşenlerini belirli yüz özelliklerine eşleştirmek için sofistike bilgisayarlı görü modelleri geliştirmeye odaklandı.

Teknik Yaklaşım #

Temel Teknolojiler #

Model geliştirme ve veri işleme için Python
Sinir ağları oluşturma ve eğitme için TensorFlow ve PyTorch
Görüntü işleme görevleri için OpenCV
Büyük ölçekli veri depolama ve analizi için BigQuery
İş akışı yönetimi ve planlama için Airflow

Temel Bileşenler #

Yüz Özelliği Çıkarma: Selfielerden temel yüz özelliklerini doğru bir şekilde tanımlamak ve haritalamak için modeller geliştirdik.
Bileşen Eşleştirme Algoritması: Yüz özelliklerini uygun avatar bileşenleriyle eşleştirmek için yapay zeka destekli bir sistem oluşturduk.
Stil Transfer Teknikleri: Avatar estetiğini kullanıcı tercihlerine uyarlamak için stil transfer algoritmaları uyguladık.
Gerçek Zamanlı İşleme: Hızlı, cihaz üzerinde avatar oluşturma için modelleri optimize ettik.

Zorluklar ve Çözümler #

Zorluk: Çeşitli kullanıcı demografileri arasında doğru yüz özelliği tespitini sağlamak. Çözüm: Modelleri çeşitli bir veri setiyle eğittik ve model sağlamlığını artırmak için veri artırma teknikleri uyguladık.
Zorluk: Avatar doğruluğu ile sanatsal çekicilik arasında denge kurmak. Çözüm: Yüz benzerliği ile estetik çekiciliği dengeleyen bir puanlama sistemi geliştirmek için tasarımcılarla yakın işbirliği yaptık.
Zorluk: Model performansını mobil cihazlar için optimize etmek. Çözüm: Verimli, mobil dostu modeller oluşturmak için model sıkıştırma tekniklerini ve TensorFlow Lite’ı kullandık.

Uygulama Süreci #

Veri Toplama ve Hazırlama: Çeşitli selfie ve karşılık gelen manuel olarak oluşturulmuş avatarlardan oluşan bir veri seti topladık.
Model Geliştirme: TensorFlow ve PyTorch kullanarak bilgisayarlı görü modellerini yinelemeli olarak geliştirdik ve iyileştirdik.
Hike’ın Altyapısıyla Entegrasyon: Veri depolama için BigQuery’yi ve model eğitimi ve dağıtım hatlarını düzenlemek için Airflow’u kullandık.
Test ve İyileştirme: Model performansını ve kullanıcı memnuniyetini ince ayarlamak için kapsamlı A/B testleri yaptık.

Sonuçlar ve Etki #

Oluşturulan avatarlarla %95 kullanıcı memnuniyeti oranına ulaştık.
Avatar özellikleriyle kullanıcı etkileşimini %70 artırdık.
Avatar oluşturma süresini dakikalardan saniyelere indirdik.
Lansmandan sonraki ilk ay içinde 1 milyondan fazla benzersiz avatarı başarıyla işledik.

Sonuç #

Hikemoji projesi, kişiselleştirilmiş, ilgi çekici kullanıcı deneyimleri yaratmada gelişmiş bilgisayarlı görü tekniklerinin gücünü gösterdi. Avatar bileşenlerini yüz özelliklerine başarıyla eşleştirerek, sadece kullanıcı memnuniyetini artırmakla kalmadık, aynı zamanda sosyal medya uygulamalarında avatar oluşturma konusunda yeni bir standart belirledik.

Bu proje, teknik yeniliği kullanıcı odaklı tasarımla birleştirmenin önemini vurguladı ve Hike’ın kullanıcı tabanında güçlü bir şekilde yankı bulan bir özellikle sonuçlandı. Hikemoji’yi geliştirmeye ve genişletmeye devam ederken, yapay zekanın derinlemesine kişiselleştirilmiş dijital deneyimler yaratma potansiyelinin bir kanıtı olmaya devam ediyor.