日活两亿的快手,如何用AI理解视频、做好分发？

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快手是什么

　　快手把自己定位成普通人记录生活和分享生活的社区型产品。通过短视频、照片以及直播的形式。帮助人们记录自己的生活。使每一个人都有机会被世界看到。也能看到更广阔的世界。

　　快手在2011年诞生。今年成立8周年。目前DAU已达到2亿。2011年。GIF快手是做动图的工具。2013年移动互联网兴起。我们看到了短视频的重要影响和作用。2013年7月。工具型产品转型为短视频社区。转型短视频社区之后。快手的数据实现了指数级增长。2015年1月。快手日活用户超过1000万。截止到现在。快手的日活已经到达2亿。

　　在中国的互联网市场。日活2亿量级的APP非常少。凭借数亿用户几年的积累。现在有超过100亿条短视频记录在我们的社区里。并以每天新增1500万条短视频的速度增加。4年前这个数字只有几十万。

　　在快手里。用户记录了大千世界里的方方面面。在这里我们可以看到很多种真实有力量的生活。有些画面是我们在大众媒体看不到的。

　　比如这个视频。鸭绿江的放排人在运输木材。把高山上的木材顺着水流运到山下。这种古老的水运方式已经很少被人知晓。在快手这群人被数百万人关注到。

　　还有这个视频。这是城市工地上的“水鬼”。这个职业很小众。但一二线城市的每一座高楼大厦都需要他们。在用建高楼大厦打地基的时候。需要用电钻挖几十米的深坑。电钻头掉了需要他们潜到几十米深的浑浊泥水中。把电钻恢复原位。

　　普通用户记录的生活。涵盖的内容超越了之前的记者或者专业人士记录、调研的范围。有数亿人在快手记录自己的生活。这里有当代的百工图。有全球各地的田野风俗。还有用户记录的各式各样的旅行生活。也有清华、人大等高校教授讲解知识进行知识传播。这些画面聚集起来就是一幅我们当代生活的清明上河图。

　　AI帮助用户用更低成本创作出更高水平的视频

　　接下来。我重点讲一下AI技术如何帮助这款短视频产品做得更好。我希望帮助各位媒体的朋友们了解到。AI技术其实是贯穿于快手的产品骨髓之中。应用在视频生产、视频理解、用户理解到视频推荐的整个环节。

　　视频创作环节。我们希望每个人都能成为自己生活的导演。用手机去记录生活。而且生成相对较高质量的视频。如何帮助每个人成为自己的导演呢？在视频创作环节快手广泛应用了AI技术。用科技去赋能普通用户。使他们尽可能接近专业制作视频的水准。

　　我们希望让用户用更低的成本创作出更高水平的视频。这就需要让AI助力于内容生产。

　　比如。快手之前上线的一款魔法表情叫“快手时光机”。用户可以在几十秒钟内看到自己容颜变老的过程。一个人拍自己的视频是很乏味的。我们希望用户能够体验到自己变老以后的样子。

　　又比如。把AR技术应用在用户拍摄视频的环节。给现实生活的画面加入一些虚拟的元素。这属于增强现实。使虚拟世界和现实世界更好的互动。使人们在记录自己生活的时候有更多的新奇的体验。

　　再比如。我们会运用图像相关的算法。帮助用户去矫正拍摄中出现问题的视频。比如脏镜头导致的视频画面模糊。光线问题导致的画面昏暗及画面偏色的问题。

　　这些玩法和功能的背后是快手对前沿 AI技术的开发。涉及人体姿态估计、手势识别、背景分割等多个技术模块。这些都是快手努力将记录形式变得更加有趣的新尝试。

　　这里有一个挑战。上述技术都要在手机本地实时地进行计算与渲染。快手拥有数亿用户。用户的手机机型千差万别的。这要求我们的算法必须在所有的机型上都能流畅运行。这对我们AI能力的要求是非常高的。非常消耗计算资源。为了解决这个问题快手自研了YCNN深度推理学习引擎。解决了AI技术运行受限于用户设备计算量的问题。

　　音频方面。我们也做了非常多的工作。比如之前专业的人在创作视频时。编辑字幕是非常痛苦的事情。现在我们通过语音识别技术。可以帮视频制作者自动添加、编辑字幕。而且还可以以各种各样的形式展示字幕。借助AI的技术极大地降低了生成字幕的成本。

　　在短视频场景里音乐起了非常重要的作用。据统计。快手的视频中。有60%-80%的视频用背景音乐烘托气氛。如何选择恰当的音乐表达心情。其实是不容易事情。让用户尽量贴合音乐的节奏创作动作。对于用户的要求也是非常高的。具备很强乐感的人其实非常少。

　　为了降低用户创作视频时选择音乐的门槛。我们开发了智能配乐及AI生成音乐的技术。智能配乐可以根据视频画面及用户画像为用户推荐适合视频画面。并被用户喜欢的背景音乐供用户选择。

　　AI生成音乐通过AI的分析算法。可以感知到视频画面中人的动作。然后让生成的音乐节奏匹配人的动作。这样是极大地降低了用户创作视频时选择音乐的门槛。让大家更愿意创作自己的视频。

　　用AI理解视频。理解用户。做好分发

　　上面分享的是AI技术如何降低人工创作短视频的门槛。使普通用户都可以创作出质量还不错的短视频。用户创作并上传到我们的社区后。我们又做了哪些事情更好的分发这些视频呢？

　　理解视频其实非常复杂。对人脸纬度的解析、场景类的解析、音乐类的解析等等。这些都是从单个角度进行建模。其实视频需要多模态的解析。

　　我们需要做到让机器高效的判断用户上传的视频是不是符合规则的。判断视频内容是不是原创的。以及要做到把视频精准的匹配给对他感兴趣的用户。

　　我们让机器能够帮助我们管理好上传的海量视频。同时帮我们做好视频的推荐。而且推荐给用户的视频是能激发用户兴趣的。

　　这里还涉及用户理解。指的是让机器理解我们的用户。其中包括理解用户在社会学上的特征。以及用户的兴趣。包括他的短期兴趣爱好以及中长期兴趣爱好。以及海量的能够代表用户特征的更小的向量。

　　在视频的分发上。快手上有一个非常有意思的现象。我们不希望头部的视频内容占据太多的曝光。我们用经济学上的基尼系数控制平台上用户之间的“贫富差距”。

　　互联网上的注意力资源是非常宝贵的资源。我们希望这种宝贵的资源也能分给普通人。而不是像聚光灯一样聚集在少量的头部用户身上。

　　所以我们设计了快手的推荐机制。无论是明星还是普通人在快手都是一样的。快手重视生产者的利益。重视长尾视频内容的分发。

　　我们希望注意力资源可以向阳光一样撒给所有生产视频的用户。这样普通人就有机会被更多人关注。能够感受到被关注被认可的幸福感。

　　通过短视频实现的记录。让人与人以及人与世界连接起来。我们认为。建立这种连接是非常有意义的事情。我们每个人的内心深处都是寂寞的。都希望通过连接去获得关注、认可。并且能结交朋友。

　　因此。快手用户之间的关系会粘性更高。更稳固。从整体来看。这可以提升网民之间的信任。

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