- Діпанкар Саркар: Технолог та підприємець/
- Мої твори/
- Революція у створенні аватарів: Розробка моделей комп'ютерного зору для Hikemoji в Hike/
Революція у створенні аватарів: Розробка моделей комп'ютерного зору для Hikemoji в Hike
Зміст
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 #
Вилучення рис обличчя: Розроблено моделі для точного визначення та відображення ключових рис обличчя з селфі.
Алгоритм зіставлення компонентів: Створено систему на основі ШІ для зіставлення рис обличчя з відповідними компонентами аватара.
Техніки перенесення стилю: Впроваджено алгоритми перенесення стилю для адаптації естетики аватара до уподобань користувача.
Обробка в реальному часі: Оптимізовано моделі для швидкого створення аватарів на пристрої.
Виклики та рішення #
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.
Виклик: Балансування точності аватара з художньою привабливістю. Рішення: Тісна співпраця з дизайнерами для розробки системи оцінювання, яка балансує схожість обличчя з естетичною привабливістю.
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 #
Збір та підготовка даних: Зібрано різноманітний набір даних селфі та відповідних вручну створених аватарів.
Розробка моделі: Ітеративно розроблено та вдосконалено моделі комп’ютерного зору за допомогою TensorFlow та PyTorch.
Інтеграція з інфраструктурою Hike: Використано BigQuery для зберігання даних та Airflow для оркестрації процесів навчання та розгортання моделей.
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.