從業(yè)者眼中的“第一風口”

　　1 快手CTO陳定佳：

　　為什么你會經?？吹?ldquo;吸貓”視頻？

　　“抖音像個劇場，快手像個廣場。”作為時下短視頻行業(yè)最火的兩個應用，抖音和快手經常被拿來一起比較。一個大多妝容精致，一個更加草根兒更接地氣兒，它們用不同的角度記錄出這個時代的多樣性，可以美好，也可以真實。

　　“相比被大家熟知的短視頻平臺，我們其實是一家人工智能公司。”在日前召開的騰訊云＋未來峰會短視頻分論壇上，快手首席技術官陳定佳表示，短視頻并不是一個行業(yè)，也不是一類產品，而是一種內容承載的介質，只不過隨著手機和網(wǎng)絡變得越來越好。快手只是這股遷移浪潮之中的一個代表性產品，用科技的方式去提升每個人獨特的幸福感。

　　陳定佳表示，快手目前擁有1.2億的日活用戶，每天快手的用戶會上傳1千萬量級的視頻?？焓值囊曨l庫已經有50億條，每天用戶在快手上播放的短視頻有150億次。“想要提升每個人的幸福感，在技術上要做的事情就是利用AI和音視頻等技術幫助用戶盡量產生更多更好的內容，同時還要做更精準的推薦。”

　　陳定佳介紹稱，在內容創(chuàng)作環(huán)節(jié)，快手會通過深度學習算法來檢測用戶拍攝的場景類別，并據(jù)此選擇最適合的濾鏡效果來提升視頻的質量。例如快手上非?；鸬哪Хū砬?ldquo;快手時光機”，可以呈現(xiàn)出一人從年輕到變老的過程。真實的效果是通過人臉識別功能以及人臉的液態(tài)、發(fā)型、美妝等技術完成的。

　　把人臉放在玩偶上等特效是通過AR技術實現(xiàn)的，讓虛擬的火球跟隨人手的位置進行運動的肢體特效則是利用了姿態(tài)識別技術。它通過深度學習的算法實時檢測出一個畫面里面人體的關節(jié)點，再和玩偶結合，最終呈現(xiàn)出非常有趣的內容。

　　如何給用戶推薦合適的內容？算法推薦的背后到底是什么邏輯？陳定佳解釋稱，在推薦之前系統(tǒng)會對用戶畫像及用戶行為進行分析。用戶畫像包括人口社會學的屬性，例如用戶的年齡、性別、手機型號，平時會在什么地點出沒，同時還需要分析這個用戶歷史上曾經點過什么樣的視頻等。例如你是愛釣魚還是擼貓？唱歌跳舞還是美食？

　　確保大數(shù)據(jù)推薦能夠準確判斷用戶的喜好，還需要一個實時推薦系統(tǒng)。當用戶在使用快手的時候，任何一個刷屏的動作，點贊還是沒有點贊，點擊還是沒有點擊，都會實時地上傳到后臺日志系統(tǒng)，日志系統(tǒng)再傳到訓練平臺。陳定佳透露，目前快手的訓練平臺已經從典型的ALR模型轉成DMM的深度模型。訓練出線上模型之后，會上傳到在線系統(tǒng)，當用戶在使用快手的時候，在線系統(tǒng)就會從50億視頻里面選出用戶最感興趣的視頻推給用戶。