把視頻玩出花的快手來到CVPR ，解密背后AI能力，落地空間有多大？
“讓村里的老大爺體驗(yàn)到AI樂趣”這件事，快手做到了。
郭一璞 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
AI研究，從論文到應(yīng)用有多遠(yuǎn)？
我們見到的不少有趣的AI應(yīng)用，修改圖片，編輯視頻，生成音樂，絕大多數(shù)都是乖乖躺在論文里，好心的作者會(huì)開源到GitHub上，分享Demo讓大家體驗(yàn)。
但感受AI技術(shù)帶來的樂趣，門檻還是很高，普通人，比如你老家的大爺大媽，是很難去打開一個(gè)Colab，運(yùn)行Demo的。
不過，“讓村里的老大爺體驗(yàn)到AI樂趣”這件事，快手做到了。無論他們用的是硬件多么低配的千元機(jī)、百元機(jī)，通過快手一系列的AI技術(shù)積累和算法優(yōu)化，普通人也能夠體驗(yàn)到基于人臉識(shí)別、肢體識(shí)別、手勢識(shí)別、人體分割、AR等技術(shù)的魔法表情，享受前沿科技帶來的樂趣。
比如讓“哥斯拉”來到工地現(xiàn)場。
△來自快手用戶 星云『Xy』
又比如，用“萌面”魔法表情，闔家換上綠色爆炸頭跳一段最流行的拳擊舞，帶上頭套也不耽誤展示各種表情。
△來自快手用戶 張小姐教穿搭
近日，快手一項(xiàng)最新AI互動(dòng)裝置更是引爆了美國加州CVPR2019的會(huì)場，引得全場參會(huì)者駐足體驗(yàn)，連聲稱贊：nice! 有趣！甚至被本屆CVPR主席朱松純教授贊為最出色的展廳。
通過多模態(tài)融合人臉識(shí)別技術(shù)、肢體識(shí)別技術(shù)、手部動(dòng)作識(shí)別三項(xiàng)AI技術(shù)的識(shí)別結(jié)果，該互動(dòng)裝置能夠讓虛擬3D形象實(shí)時(shí)復(fù)制體驗(yàn)者面部表情、肢體動(dòng)作、手部動(dòng)作。
通過人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別和人臉表情識(shí)別，虛擬形象能跟隨體驗(yàn)者實(shí)時(shí)做出微笑、閉眼、張嘴、吐舌頭等50余種細(xì)微表情。
通過三維人臉重建技術(shù)，恢復(fù)出人臉的三維幾何信息及人頭在世界坐標(biāo)空間中的姿態(tài)，用來精準(zhǔn)的驅(qū)動(dòng)人頭轉(zhuǎn)動(dòng)和人臉朝向。
此外，也充分考慮了肢體運(yùn)動(dòng)的物理限制，有效規(guī)避出現(xiàn)真實(shí)人體無法完成的動(dòng)作。
這一技術(shù)也早在兩個(gè)月前使用在快手APP中，讓多個(gè)知名短視頻動(dòng)漫IP形象開啟直播，跟用戶實(shí)時(shí)互動(dòng)。一禪小和尚3D形象首次直播的49分鐘時(shí)間里，就獲得了64.9萬個(gè)點(diǎn)贊，觀看人數(shù)超過25萬人，不少用戶都被暖心的一禪小和尚治愈。
這些多種多樣的AI玩法，背后都有怎樣的技術(shù)基礎(chǔ)？
在今年的CVPR上，快手Y-tech西雅圖人工智能實(shí)驗(yàn)室和FeDA商業(yè)化Y-tech聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人劉霽、快手Y-tech硅谷實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人王華彥兩位揭開了背后的秘密。
七大支撐，三大實(shí)驗(yàn)室
在快手，AI技術(shù)不僅被用于常規(guī)的內(nèi)容分發(fā)、廣告推薦上，更為重要的則是短視頻、直播相關(guān)的內(nèi)容生產(chǎn)。
這背后，倚賴的是快手的計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、語音識(shí)別、多模態(tài)理解等多重技術(shù)，以及七大AI技術(shù)構(gòu)成的技術(shù)平臺(tái)與底層支撐。
針對用戶行為的推薦，需要高效的離線及在線學(xué)習(xí)訓(xùn)練服的推薦系統(tǒng)，能將萬億級(jí)特征大數(shù)據(jù)進(jìn)行全鏈路實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)。這里，快手的廣告推薦離線訓(xùn)練系統(tǒng)達(dá)到了百T數(shù)據(jù)，百G特征，1小時(shí)以內(nèi)訓(xùn)練完成。
將技術(shù)落地到手機(jī)端，需要基于深度學(xué)習(xí)的模型壓縮與AutoML，快手利用自創(chuàng)的端到端模型壓縮算法，不僅發(fā)表了多篇論文，更是在線上的實(shí)際表現(xiàn)中，超越了以往常用的經(jīng)典算法。
而從游戲到廣告出價(jià)，AI系統(tǒng)的決策能力也在受到考驗(yàn)，快手的專家團(tuán)隊(duì)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，將多種智能決策技術(shù)應(yīng)用在用戶每天看到的短視頻中。
而背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，則是依靠快手自研的YCNN深度學(xué)習(xí)推理引擎，針對不同手機(jī)硬件做了適配與優(yōu)化，這樣，無論哪里的用戶，在拍攝各種特效時(shí)都能保證實(shí)時(shí)性和流暢性。
此外，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，快手有自己的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，結(jié)合自研的服務(wù)器資源虛擬化技術(shù)、RDMA高速網(wǎng)絡(luò)、CPU/GPU/F- PGA異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)與共享存儲(chǔ)系統(tǒng)，提供了快手公司內(nèi)部的AI基礎(chǔ)功能。還專門推出亞瑟自助式機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)，用全自助的方式簡化機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的操作。
有了工具，還需數(shù)據(jù)的支持。快手自由大數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供了海量多模式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、異構(gòu)資源調(diào)度，以及Tensorflow/Mxnet/XDL/MPI等多種主流機(jī)器學(xué)習(xí)引擎 的分布式化訓(xùn)練與預(yù)測。
在7大平臺(tái)之外，快手在美國還有西雅圖、硅谷、圣地亞哥三大實(shí)驗(yàn)室的人才與技術(shù)支撐。
快手Y-tech西雅圖人工智能實(shí)驗(yàn)室
快手Y-tech西雅圖人工智能實(shí)驗(yàn)室、FeDA商業(yè)化Y-tech聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人劉霽教授從事機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能研究已經(jīng)超過15年了。
此前，劉霽教授和快手創(chuàng)始人宿華一同獲得了2017麻省理工中國35歲以下35位最佳創(chuàng)新人才獎(jiǎng)，兩人也剛好在頒獎(jiǎng)時(shí)相遇。同樣研究機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，相似的經(jīng)歷讓他們一見如故。
在這樣的緣分之下，劉霽教授在去年10月加入快手，成為西雅圖兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，同時(shí)他現(xiàn)在還在羅切斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)系和電子工程系任教。
西雅圖實(shí)驗(yàn)室是快手在美國的三個(gè)實(shí)驗(yàn)室之一，主要聚焦于智能決策問題，承擔(dān)了大量快手的主要業(yè)務(wù)，如商業(yè)化廣告推薦、競價(jià)、大規(guī)模離線訓(xùn)練平臺(tái)，游戲AI以及游戲關(guān)卡自動(dòng)生成，手機(jī)端的AI模型優(yōu)化以及AutoML，視頻圖像的分析、理解與生成等。
對于一項(xiàng)AI技術(shù)的研發(fā)來說，在有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，必須合理的設(shè)計(jì)模型并訓(xùn)練，才能讓AI系統(tǒng)真正運(yùn)行起來。不過，對于快手來說，要讓AI模型服務(wù)于使用千元機(jī)的大眾群體，模型壓縮是關(guān)鍵的一步（Model compression）。
劉霽教授介紹說，讓AI技術(shù)落地，越是在這樣效果性能并不是那么好的機(jī)型上面，對技術(shù)的挑戰(zhàn)越大，而模型壓縮這項(xiàng)任務(wù)就是專門為了讓AI能力服務(wù)每一個(gè)用戶的關(guān)鍵一步，這也是西雅圖實(shí)驗(yàn)室除了訓(xùn)練AI模型之外主要承當(dāng)?shù)囊豁?xiàng)任務(wù)。
因此，像這樣的娛樂效果，把熊二帶入現(xiàn)實(shí)，或是變身雷神，無論是強(qiáng)大的旗艦機(jī)，還是普通的千元機(jī)，快手都能保證實(shí)現(xiàn)。
△?來自快手用戶 任性卟卟乖巧
△?來自快手用戶 拉面哥-辛拉面
除了短視頻平臺(tái)，快手的業(yè)務(wù)也涉及廣告和游戲。在廣告方面，西雅圖實(shí)驗(yàn)室主要運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，實(shí)現(xiàn)廣告的推薦、競價(jià)等功能。
劉霽也帶領(lǐng)FeDa商業(yè)化Ytech聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室也在廣告推薦方面做了一些技術(shù)革新。此前，針對一種廣告推薦商業(yè)化平臺(tái)，行業(yè)內(nèi)的通行做法是用CPU做，效率較低。劉霽團(tuán)隊(duì)改良了這一做法，換成了GPU方法來做，單機(jī)的效率提高了640多倍。此前需要50臺(tái)CPU機(jī)器訓(xùn)練20個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在只要一塊GPU訓(xùn)練1個(gè)小時(shí)就夠了。
在游戲方面，快手擁有近100款自己開發(fā)的小游戲，AI也被應(yīng)用在游戲方面，一塊是游戲AI，另一部分是游戲關(guān)卡的自動(dòng)生成和難度評(píng)定，還有游戲數(shù)據(jù)分析和智能運(yùn)營。
比如三消類游戲，需要更新全新的關(guān)卡，但人工設(shè)計(jì)關(guān)卡、測試關(guān)卡工作量非常大，因此，在快手，通過AI系統(tǒng)來自動(dòng)生成關(guān)卡、自動(dòng)測試難度，得出的通關(guān)率相當(dāng)精準(zhǔn)，誤差率只在7~8%左右。
目前，雖然西雅圖實(shí)驗(yàn)室只有十余人，但效率非常高，在研究方面，今年已經(jīng)有7篇論文被各大會(huì)議接收；而在落地方面，通常只要一周左右，就能把實(shí)驗(yàn)結(jié)果落地，并正式投放市場。
快手Y-tech硅谷實(shí)驗(yàn)室
快手Y-tech硅谷實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人王華彥本碩皆畢業(yè)于北大，后來到斯坦福AI Lab讀博，在加入快手前，王華彥曾在硅谷AI創(chuàng)業(yè)公司Vicarious任高級(jí)研究員。
硅谷實(shí)驗(yàn)室坐落在斯坦福校園附近，與前面介紹的西雅圖實(shí)驗(yàn)室不同，快手硅谷實(shí)驗(yàn)室更注重計(jì)算機(jī)視覺，用AI的方式創(chuàng)造各種特效，供用戶在創(chuàng)作短視頻的時(shí)候增添豐富多彩的內(nèi)容。
比如有這樣：
還可以實(shí)現(xiàn)這樣的變化，將一張靜態(tài)照片直接變成延時(shí)攝影，白天變夜景：
將這些功能實(shí)現(xiàn)并部署在用戶的手機(jī)上，就是硅谷實(shí)驗(yàn)室的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。
“這個(gè)里面就有兩個(gè)很大的挑戰(zhàn)，一個(gè)是我們需要以非常高效的方式來訓(xùn)練和開發(fā)模型，另一個(gè)是我們也需要讓這些模型以最高的效率在移動(dòng)的設(shè)備上運(yùn)行起來，所以就需要在數(shù)據(jù)和計(jì)算上都達(dá)到非常高的效率”王華彥說。
比如，在視頻圖像分割人物中，現(xiàn)行的方法是通過標(biāo)注大量圖像，作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出模型。但這種方式并不十分有效，相比人類的只需要少量樣本的學(xué)習(xí)方式，效率更低。
也正是因此，快手硅谷實(shí)驗(yàn)室正在不斷延攬人才，提升AI算法，提高數(shù)據(jù)和計(jì)算兩方面的效率，讓模型的訓(xùn)練和部署都能高效完成。
傳送門
最后，快手Y-Tech西雅圖AI Lab聯(lián)合羅切斯特大學(xué)等研究者提出了一種基于能耗建模的壓縮方法，該工作的論文也被CVPR2019收錄，需要的朋友可自取~
ECC: Platform-Independent Energy-Constrained Deep Neural Network Compression via a Bilinear Regression Model
作者：Haichuan Yang, Yuhao Zhu, and Ji Liu
https://arxiv.org/abs/1812.01803
