Революція у створенні аватарів: Розробка моделей комп'ютерного зору для Hikemoji в Hike

Як консультант з машинного навчання в Hike Limited, я працював над розробкою передових моделей комп’ютерного зору для Hikemoji, проекту, спрямованого на створення крутих аватарів безпосередньо з селфі користувачів. Ця інноваційна функція значно підвищила залученість користувачів та персоналізацію на платформі Hike.

Огляд проекту #

Метою Hikemoji було створення високо персоналізованих, візуально привабливих аватарів, які точно відображали б риси обличчя та стильові уподобання користувачів. Моя роль зосереджувалася на розробці складних моделей комп’ютерного зору для зіставлення компонентів аватара з конкретними рисами обличчя.

Технічний підхід #

Основні технології #

• Python для розробки моделей та обробки даних
• TensorFlow та PyTorch для побудови та навчання нейронних мереж
• OpenCV для завдань обробки зображень
• BigQuery для зберігання та аналізу даних великого масштабу
• Airflow для управління робочими процесами та планування

Ключові компоненти #

1. Вилучення рис обличчя: Розроблено моделі для точного визначення та відображення ключових рис обличчя з селфі.

2. Алгоритм зіставлення компонентів: Створено систему на основі ШІ для зіставлення рис обличчя з відповідними компонентами аватара.

3. Техніки перенесення стилю: Впроваджено алгоритми перенесення стилю для адаптації естетики аватара до уподобань користувача.

4. Обробка в реальному часі: Оптимізовано моделі для швидкого створення аватарів на пристрої.

Виклики та рішення #

1. Виклик: Забезпечення точного виявлення рис обличчя для різноманітних демографічних груп користувачів. Рішення: Навчання моделей на різноманітному наборі даних та впровадження методів збільшення даних для покращення стійкості моделі.

2. Виклик: Балансування точності аватара з художньою привабливістю. Рішення: Тісна співпраця з дизайнерами для розробки системи оцінювання, яка балансує схожість обличчя з естетичною привабливістю.

3. Виклик: Оптимізація продуктивності моделі для мобільних пристроїв. Рішення: Використання методів стиснення моделей та TensorFlow Lite для створення ефективних моделей, адаптованих для мобільних пристроїв.

Процес впровадження #

1. Збір та підготовка даних: Зібрано різноманітний набір даних селфі та відповідних вручну створених аватарів.

2. Розробка моделі: Ітеративно розроблено та вдосконалено моделі комп’ютерного зору за допомогою TensorFlow та PyTorch.

3. Інтеграція з інфраструктурою Hike: Використано BigQuery для зберігання даних та Airflow для оркестрації процесів навчання та розгортання моделей.

4. Тестування та вдосконалення: Проведено масштабне A/B тестування для точного налаштування продуктивності моделі та задоволеності користувачів.

Результати та вплив #

• Досягнуто 95% рівня задоволеності користувачів створеними аватарами.
• Збільшено залученість користувачів до функцій аватара на 70%.
• Скорочено час створення аватара з хвилин до секунд.
• Успішно оброблено понад 1 мільйон унікальних аватарів протягом першого місяця запуску.

Висновок #

Проект Hikemoji продемонстрував потужність передових методів комп’ютерного зору у створенні персоналізованого, захоплюючого користувацького досвіду. Успішно зіставляючи компоненти аватара з рисами обличчя, ми не лише підвищили задоволеність користувачів, але й встановили новий стандарт для створення аватарів у додатках соціальних медіа.

Цей проект підкреслив важливість поєднання технічних інновацій з дизайном, орієнтованим на користувача, що призвело до створення функції, яка сильно резонувала з користувацькою базою Hike. Продовжуючи вдосконалювати та розширювати Hikemoji, він залишається свідченням потенціалу ШІ у створенні глибоко персоналізованого цифрового досвіду.