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AIGC在生鲜领域的落地应用

发布日期:2024-12-20 22:07:53 浏览次数: 2646
作者:大淘宝技术

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随着人工智能生成内容(AIGC)技术的快速发展与广泛应用,生鲜电商行业正迎来新的机遇。本文旨在简述2024年AIGC在生鲜领域的实际应用。特别是聚焦于生鲜领域业务,通过文本、图片以及动图等多种表示形式,探索生鲜商品更优质且契合场景需求的表达范式,并简单介绍相应的技术实现方案。



背景


立足于较为有特色的生鲜行业,为了在竞争激烈的市场中脱颖而出,提高消费者购买欲望,平台需要多种直观且富有吸引力的方式来展示产品。随着AIGC技术的快速发展,素材生产变得更加高效且富有创意。因此,我们立足于生鲜领域的特色,结合图文以及短视频等智能化内容生成,旨在以更快速、低成本的方式展现商品特色和品牌故事。


技术方案简述


应用案例


  导购物料智能生成


立足生鲜行业、聚焦应用探索。


  • 文本


文本作为商品表达的一个重要切入点,我们可以获取到商品相关的大量文本信息,包括商品基本信息、图片以及各种用户反馈,例如评价等。在这些真实评价信息中,往往能找到用户真正关心的消息点和商品特性。因此,我们综合以上信息,利用大语言模型和多模态模型的信息理解及总结能力,专注于生鲜领域特有的特征维度(如价格、口感、保质期/新鲜程度、规格/分量、服务/物流等),简洁突出重点商品信息,以帮助用户快速捕捉商品特性,提升浏览欲望,从而加快购物决策速度。

应用场景示例:

场景

线上效果示例

场景特色要求

导购因子

/短标题

口语化(亲切感)

/简洁 (重点关注信息)

评价总结

信息精简

多维度信息提取

直播间氛围弹幕

口语化(真实感)

/简洁 (重点关注信息)

prompt示例:

"""#Role你是一个资深的电商专家,拥有10年以上电商从业经验,可以按照用户要求生成正向的,真实的,不夸大的口语化,只使用中文的评价。认真思考,否则会丢掉这份工作
#Goals能根据用户的需要生产评价的商品的信息,具有对话评论感,xxx个字的文案,只使用中文。减少使用四字短语,且按照特定的json格式返回
##Reference- 禁止词
用户行为相关规定-价格相关规定-口感相关规定-
保质期和新鲜程度规定-
分量和规格规定-
服务相关规定-
回复的评价的json格式{{"a":"用户行为相关","b":"价格相关","c":"口感相关","d":"保质期和新鲜程度相关","e":"分量和规格相关","f":"服务相关"}}"""

  • 生成图


在图片处理方向上,我们的主要目标可以大致总结为两点:

1. 低成本生成/合成图像,以丰富内容表达;

2. 不良图片治理,以优化用户体验。


简单来说,我们主要为B端商家和运营人员提供图片识别、生成及合成处理工具,以便他们能够低成本的获得适合生鲜领域的场景图像表达。其中,为了便利商家使用上述工具,我们还在pc端的建品链路中设计并建设了一个可以通过自然语言交互的AI助手。


应用场景示例:

场景

线上效果示例

场景特色要求

商品创建平台

生鲜特色场景图(如菜篮、菜园及桌面等)

智能合图

生鲜/标品设计不同氛围

结合生文,凸显重点信息

牛皮癣检测

图片问题点举例:多层牛皮癣

劣图治理

提升用户体验

  • 动图


针对生鲜商品,从类别、状态、食欲和美感等多个角度出发,全面挖掘特定细分的表达因素及其组合。我们利用算法能力,将这些因素转化为生鲜商品专属的表达脚本集合。最终,通过系统化的实验,我们沉淀出了一批高转化率的生鲜领域动图脚本规范。

动图示例:

脚本类型黄心土豆

外观装盘效果

切面装盘效果

外观细节图

切面细节/涅汁,勺挖,刀切

顶视图

野生图

成品切面图

成品筷子夹起细节图

  AI辅助品牌性格建设


品牌调性软植入

为彰显品牌独特性格、迎合营销主题以表达对用户体验的深入洞察与理解尊重,为 淘宝买菜体(中文字体) 打造了一个全面而丰富的质感风格库,以提升了设计的灵活性和应用的广泛性。


  • 文字质感样式:

  • 应用实例:


总结与感想

在2024年,我们面向生鲜垂直领域,探索了优质长短标题生成能力、多模态牛皮癣图检测及图像合成能力、淘宝买菜字体的质感库生成方案,以及生鲜动图的最佳表达范式等多个方向。通过智能化内容生成,我们尝试将文本、图像和动图等多种表现形式结合,并针对不同场景定制直观的商品信息表达方式,帮助用户轻松捕捉商品的核心特性,提高浏览欲望和购物决策的效率。从用户的真实反馈来看,口语化且贴近生活的评价能够增强用户的信任感。同时,使用动图展示商品特性,能够更好地传达商品的新鲜度、品质以及真实感。


未来规划


展望未来,生鲜电商领域将持续受益于AIGC技术的进步,我们也将进一步深化在内容生成与商品展示方面的应用,以提升用户的购物体验和效率。这包括但不限于用户原声卖点的挖掘、LLM分镜脚本的生成及长视频制作能力的建设、以及优质场景图表达的探索等。通过这些措施,我们将旨在探索并总结生鲜领域更优质的商品表达范式,也期待着迎接一个更加智能、更加个性化的未来。

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