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      首日售出10萬份、2分鐘即可生成,可靈AI如何落地億級用戶場景?

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      9月24日,快手直播全站上線“AI萬象”系列禮物,由可靈AI與直播技術(shù)團隊聯(lián)合研發(fā)。這項禮物支持主播和粉絲上傳真人照片,選擇對應(yīng)的AI模板,付費獲取特定的真人形象禮物特效。

      當(dāng)前,AI萬象系列禮物并沒有獨立版塊,也不位于核心的推薦位,只是在一眾禮物中具備小小的“AI”角標(biāo)提醒。在兩個月的不斷調(diào)試完善中,第一期AI萬象迭代出數(shù)個新模版,目前,幾款比較受用戶喜歡的模版分別為天使之翼、告白玫瑰、驚喜煙花、浪漫比心和至尊王座,標(biāo)價從299快幣(29.9元)到1888快幣(188.8元)不等。


      “用戶參與度極大超出我們的預(yù)期,原本我們以為首日能有幾千人就很不錯了,實際上第一天付費制作送出量便超過10萬次。我們以活動的形式上線,并沒有預(yù)熱,原本心態(tài)是看鏈路能不能跑通,沒想到的是,上了后發(fā)現(xiàn)不用下了,用戶很喜歡。”快手直播活動負(fù)責(zé)人魏玉龍表示。

      11月21日,“AI萬象”第二期在快手直播上線。相比第一期禮物,第二期產(chǎn)品數(shù)量上線起便擴充到10款以上,動態(tài)展示、互動效果以及美學(xué)外觀也有明顯進化。第二期新的AI特效禮物不止可以改變面孔,也可以針對節(jié)點進行個性化定制。據(jù)悉,在今年剛啟動的快手年度盛典活動中,前三天就有近2萬名主播收到“AI萬象”生成的禮物。

      這遠不止一份升級版的虛擬禮物那么簡單,“AI萬象”的應(yīng)用,是依托可靈底層能力開發(fā)的產(chǎn)品在直播間首次大規(guī)模落地。

      在娛樂直播間這一特殊的場域中,用戶有著明確的付費心智;同時也更重視新鮮的創(chuàng)意,對AI內(nèi)容具備較高容錯度;AIGC定制化禮物的千人千面式體驗也讓轉(zhuǎn)化鏈路更為流暢,用戶留存率極高……

      這場大規(guī)模實驗如何瞄向了直播間場景?在整個落地過程中,快手直播團隊是怎樣一路闖關(guān)成功的?近日,我們與快手直播活動負(fù)責(zé)人魏玉龍、技術(shù)團隊陳曦、設(shè)計團隊海生進行了獨家對話,嘗試為所有AI領(lǐng)域從業(yè)者,提供一份“探索”指南。


      從小可愛到“可AI”,為什么可靈首次落地選在快手直播間?

      2016年初,快手禮物剛剛上線。彼時首批禮物只是簡單的圖標(biāo)形態(tài)——小紅心、小啤酒等,因此被命名為“小可愛”,也開啟了直播社區(qū)文化的表達演進。

      如今近十年過去,“小可愛”升級為“大可AI”,在大模型可靈的能力輔助下,“AI萬象”系列禮物擁有了千人千面的定制化體驗,真正成為了個人興趣的多元載體,創(chuàng)造了更具“自主意識”的社交參與熱潮。


      某種程度上,可靈AI與快手直播的合作,更像是一次順理成章的“雙向奔赴”。

      首先,隨著消費者個性化體驗的升級,用戶對于直播間定制禮物的需求也愈發(fā)迫切。

      用戶在看直播過程中,禮物是核心的付費表達載體,也是相較于點贊、評論更深度的互動。禮物特效的變化、不同的占屏比能吸引不同程度的注意力。隨著2018年“穿云箭”禮物的上線,快手逐漸形成一種直播社區(qū)文化,禮物推動了用戶線下社交的線上化表達,也在豐富的場景和身份交互中衍生出越來越多的現(xiàn)實需求。

      但技術(shù)能力一直是個性化參與的巨大約束。典型例如行業(yè)早期,在直播碼流不穩(wěn)、畫質(zhì)尚為720P的時代,長期直播都會面臨手機發(fā)熱、閃退等問題,這一階段,禮物的渲染十分受限,不少高級特效禮物在送出時,甚至?xí)霈F(xiàn)卡頓情況。

      而后,隨著硬件、軟件端的升級,越來越多禮物模版隨之誕生,用戶選擇不斷豐富。而大模型“文生圖”、“圖生圖”能力的穩(wěn)定,特效禮物逐步實現(xiàn)了文字和局部背景的“定制化”,即通過現(xiàn)有的微粒子動效,批量生成各種個性化祝福語。

      這個階段,快手直播團隊琢磨的重點,便在于如何讓用戶的個性化需求,真正的“動起來”,以視頻特效的方式,完成品質(zhì)新升級。而今年下半年,可靈AI的升級恰恰解開了拴住創(chuàng)意和腦洞的生產(chǎn)力大鎖。

      隨著可靈AI迭代出視頻生成可靈2.0和2.5 Turbo 模型,其在文生視頻、圖生視頻兩大領(lǐng)域的功能進一步升級,速度更快、成本更低、成功率更高,性價比優(yōu)勢更加凸顯,也被直播團隊迅速關(guān)注。

      “對于更廣泛的C端用戶來說,體驗感至關(guān)重要。以往可靈AI面向的創(chuàng)作者有明確的內(nèi)容生產(chǎn)目標(biāo),可以接受多生成幾次,但C端用戶一旦一次體驗不好就會迅速流失。今年,新版本的出現(xiàn)有效拓寬了技術(shù)邊界,也讓我們可以更大膽地突破體驗邊界。”魏玉龍表示。

      于是,從單人照片穩(wěn)定生成視頻,再到雙人加雙鏡頭的自動剪輯和視頻生成,快手直播技術(shù)團隊迅速將可靈AI技術(shù)在直播間進行調(diào)試落地。在這一過程中,除了愈發(fā)穩(wěn)定的生成率,成本上的解放也尤為驚喜。

      “此前我們也開放過私人定制禮物通道,那時候一個定制化的十秒左右特效禮物,從生產(chǎn)到上線需要數(shù)十萬成本。但如今在大模型的助力下,一個禮物的成本可以控制在幾塊錢。魏玉龍說。

      更值得關(guān)注的是,直播間場域?qū)τ诖竽P虲端應(yīng)用的天然適配度。一直以來,視頻大模型的廣泛落地核心難點之一便在于成本,國內(nèi)很多付費訂閱產(chǎn)品都有較高的規(guī)模滲透門檻。但直播間的用戶已經(jīng)經(jīng)過了一輪篩選,天然具備付費心智。

      同時,相比效果要多么流暢,細(xì)節(jié)要多么真實,直播間受眾更在意的是這個特效是不是足夠有趣。夸張一點來看,即使有一些生成端的失誤,例如出現(xiàn)了三條腿的動物,對于用戶而言,反而會產(chǎn)生一種小概率的獲得感,更可以依靠趣味梗的方式收獲更多關(guān)注。

      顯然,這種對于內(nèi)容表達獨特性和創(chuàng)意度的需求,也恰恰規(guī)避了大模型在細(xì)節(jié)上不夠完美等問題,為AI萬象的大范圍鋪開,提供了一片沃土。


      兩個月完成落地,重構(gòu)禮物技術(shù)鏈

      AI萬象如何“步步闖關(guān)”?

      在今年的1024程序員節(jié)上,快手科技創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官程一笑曾公開表示:“隨著AI技術(shù)的發(fā)展,行業(yè)中的普遍觀點是AI的應(yīng)用將會變得更加普適,目前的競爭在于誰能把AI技術(shù)與具體的應(yīng)用場景結(jié)合得更好。”

      AI萬象的落地,便是快手在“各種約束下將模型能力落地”的一次嘗試。魏玉龍用“唐僧取經(jīng)”來形容整個過程,“需要在應(yīng)用端解決一個個問題,過九九八十一難,有一難沒攻克就沒法到達彼岸。模型可用率、帶寬成本、網(wǎng)絡(luò)加載、細(xì)節(jié)品控、主播授權(quán)、風(fēng)控審核、支付鏈路……AI大模型在C端應(yīng)用的鏈路中有很多卡點,只有把這些東西通過產(chǎn)品方案一件件解決,AI萬象才能上線。”

      令人震驚的是快手直播團隊的超強行動力。據(jù)悉,從具備初期方案再到9月24日搭載活動在全站上線,AI萬象的落地時間控制在了一個月內(nèi)。“唯快不破,我們擁有很強的決心,所以整個直播技術(shù)團隊抽調(diào)了大量的技術(shù)資源支持,進行迅速執(zhí)行。”直播活動技術(shù)負(fù)責(zé)人陳曦告訴我們。

      首先需要解決的是量級問題。此前,可靈AI主要面向?qū)I(yè)用戶,但如今落地直播間,一下子便會進入億級DAU的用戶群,想要能承擔(dān)龐大量級用戶群的同時使用,對算力資源也提出了新要求。

      “我們需要通過技術(shù)手段,扛住AI禮物在直播間并發(fā)制作的問題。這涉及到大量工程細(xì)節(jié)。經(jīng)過反復(fù)調(diào)試和上線后的不斷優(yōu)化,如今我們逐漸適應(yīng)大量用戶的同時需求,用戶生成一款萬象禮物制作時間可以控制在三分鐘內(nèi)。”陳曦說。

      其次便是解決生成效果問題。在可靈AI的能力基礎(chǔ)上,直播技術(shù)團隊需要不斷調(diào)試,對大模型本身的自由度進行調(diào)控,確保其產(chǎn)出內(nèi)容的正向和可用率。“我們需要從技術(shù)上拔高禮物展示的上限,讓它的觀感更接近設(shè)計師制作禮物的效果。同時過濾掉大模型的失敗產(chǎn)出,保證用戶到手的良品率。”

      在生成效果調(diào)控中,內(nèi)容合規(guī)化、指令極簡化是快手直播團隊尤為看重的

      據(jù)悉,在AI萬象應(yīng)用時,快手會通過指令進行基礎(chǔ)的“底線攔截”,即對違反法律法規(guī)、涉及侮辱的顯著負(fù)向內(nèi)容和明顯涉及侵權(quán)的內(nèi)容進行攔截。同時,還會將AI納入評判體系,實現(xiàn)“用AI監(jiān)督AI”,基于美學(xué)判斷訓(xùn)練大模型產(chǎn)生基礎(chǔ)美學(xué)認(rèn)知。

      當(dāng)然,設(shè)置底線攔截并不意味著放棄自由度。在魏玉龍看來,直播小場景最核心的特質(zhì)便在于深度交互,就像大量惡搞表情包的走紅,直播中的“梗系禮物”本身便有可能成為增長點。

      “用戶的情緒價值在社交場景下不止是純正向寓意,還可能是有趣、有梗、抽象的東西,這也是UGC的魅力,某種程度上,社交關(guān)系越深,才越有惡搞的可能。在禮物場景下,這也是用戶自由表達的一種選擇。”魏玉龍說。

      同時,在現(xiàn)階段,快手直播團隊堅持不給AI萬象設(shè)置太多使用門檻,盡可能讓用戶通過簡單的選擇生成流暢的內(nèi)容,提升C端消費者的“使用下限”。因此,在AI萬象一個看似簡單的模版背后,是快手直播團隊預(yù)先拆解出的大量指令。以二期上線的部分模版為例,其背后是近百行的AI生成提示詞。

      “在生成一個AI禮物時,用戶上傳的圖片不是直接交給可靈AI,而是經(jīng)過了文生文、文生圖、圖生視頻等多個步驟。想要確保良品率,一定要對原有環(huán)節(jié)進行拆解,在里面加入很多關(guān)鍵提示詞,但這些都是隱形的,不能暴露給用戶。就像我們不能給大家一個很復(fù)雜的儀表,而是要直接提供一輛自動擋的車。”陳曦如此形容調(diào)試過程。

      除此之外,為了確保AI禮物的加載問題,快手直播團隊還重構(gòu)了禮物的播放邏輯,將其從原本的下載至手機端改為全部遷移至云上;為了確保在提升自由度的同時維持較高良品率,快手直播團隊也在不斷增強用戶意圖識別能力、調(diào)試生產(chǎn)效果……

      “AIGC是一種全面改造的趨勢。因為可靈AI的介入,整體的產(chǎn)能向無限發(fā)展,直播禮物的運營體系都可能被改造。所以一定會推翻很多原有的東西,用AIGC邏輯重做一遍。這一切會導(dǎo)向最終的結(jié)果:大家都能被更多豐富的東西包裹。”陳曦說。


      AI萬象下一步:

      創(chuàng)意表達的無限下放

      目前,除了進一步優(yōu)化AI萬象技術(shù),探索自由度和良品率之間的平衡,快手直播團隊還將重點放在了創(chuàng)意采集上。到底什么是站內(nèi)用戶更喜歡的AI創(chuàng)意模板?大家會更希望獲得哪些定制化場景和動效?設(shè)計團隊和技術(shù)團隊、運營團隊正結(jié)合站內(nèi)用戶反饋,不斷進行調(diào)試。


      “我們推出的特效設(shè)計,是契合快手直播用戶與主播對禮物創(chuàng)意的偏好特點——大家更喜歡直給、超現(xiàn)實的概念和物象,營造突破現(xiàn)實邊界的場景表達禮物特效需要成為直播間的 ‘氛圍引爆點’:通過構(gòu)建超現(xiàn)實畫面,既滿足了用戶對新鮮體驗的期待,更強化了直播間的視覺張力與互動氛圍。”快手直播設(shè)計負(fù)責(zé)人海生告訴娛樂資本論。

      當(dāng)然,與現(xiàn)實場景結(jié)合的“錨點”同樣重要。據(jù)悉,在后續(xù)開發(fā)中,AI萬象也將結(jié)合更多生活、旅游、節(jié)點場景,打造創(chuàng)意模版。“從設(shè)計角度來看,我們會傾向于基于一個場景做一些定制化的‘盲盒’,或是一個系列下的獨有變化。例如站內(nèi)比較受歡迎的煙花或無人機系列,不同的用戶可以針對煙花做不同的造型,這些可以創(chuàng)造豐富的選擇。”

      這一過程中,把握好超現(xiàn)實與真實感之間的“度”十分重要。

      虛擬禮物的時長從5秒到十幾秒不等,足夠形成一段內(nèi)容表達。在AI萬象中,特效禮物不僅僅是傳統(tǒng)的貴重物——例如炫酷的跑車或郵輪,還需要結(jié)合主播本身的人設(shè)、內(nèi)容進行有利于提升直播間氛圍的內(nèi)容化傳遞。

      “生活中的場景和故事,是設(shè)計創(chuàng)意靈感的來源。真實的場景或物象直接作為虛擬禮物,往往會有違和感,而我們需要把原始物象進行抽象提煉和風(fēng)格化處理。我們真正想讓用戶感受到的,是送禮物或者收禮物的時候,既能有真實感的共鳴、又有投射到夢想中歡樂的體驗。”海生表示。

      現(xiàn)階段,快手直播團隊的步履依然穩(wěn)健。以無模板化創(chuàng)意生成禮物特效為例,短時間內(nèi),快手直播計劃一步步豐富用戶的操作指令,盡可能顧及最廣譜用戶的接受度。

      “此刻我們還是期望用戶更接近原本的體驗。畢竟體驗成本越低,遷移成本越低,大家在直播場景的核心訴求還是實時互動,我們會逐步篩選有意愿做設(shè)計和呈現(xiàn)的用戶開放更多的創(chuàng)作自由度。”魏玉龍表示。

      這樣的節(jié)奏感,也正如他對于AI萬象KPI的理解和階段性拆解:終極目標(biāo)是基于生產(chǎn)工具成本降低帶來的創(chuàng)意增加和體驗提升,驅(qū)動業(yè)務(wù)獲得整體收入增長。但在具體執(zhí)行過程中,會拆解為體驗和留存率,“留給它慢慢成長的空間”。

      綜合來看,AI萬象的落地,為市面上一眾AI大模型的C端變現(xiàn)提供了一條思路:無需死磕復(fù)雜、完美的內(nèi)容,從日常需求和特定場景切入,或許會收獲意想不到的驚喜。

      某種程度上,這恰恰體現(xiàn)AI大模型的本質(zhì)——打破技術(shù)壁壘、解放生產(chǎn)力、通過納入更多的創(chuàng)意人才,激發(fā)更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。


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