腾讯优图2020疫情下再出发！专利800+项，AI落地直面碎片化( 二 )
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在颇受争议的Deepfake等人脸攻击方面 ， 优图在提供安全技术体系上取得突破 ， 构建立体化防御层 。 除了针对利用照片、面具等物质介质进行防御 ， 优图还在内容生成方面进行防御 ， 全面覆盖人脸生成、编辑、替换等算法检测 ， 另外还支持数字图像、物理世界对抗攻击防御 。
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三、自动化模型生成将算法调优耗时降低90%如果说“突破”还好理解 ， 那么黄飞跃口中的“自动化”又意指什么？
黄飞跃表示 ， 目前优图已能实现研究层面全面地自动化 。 他同样以点带面地谈到了几个典型方面 ， 包括自动化数据生成、自动化模型生成等 。
在自动化数据生产方面 ， 黄飞跃用案例进行了解读 。 比如自动化数据生成 ， 腾讯优图在疫情期间 ， 通过数字合成3800+万张戴口罩人脸图像 ， 以支持在戴口罩监测场景的视觉AI应用 。
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还比如在自动化标签生成中 ， 优图在海量车辆无标签数据上自动化生成标签 ， 效率达到1200张图片/天 ， 在某渣土车项目中使得整体效果提升43% 。
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在自动化模型设计方面 ， 据称优图能够将算法人员的调优耗时降低90% ， 推理耗时降低93% 。 如果说这一提升效果能推广到更多的案例中 ， 可以说能够大大提升模型的生产效率 。
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四、产业落地中 ， 如何面对AI需求的碎片化、场景化？优图在今年的产业落地中遇到了哪些问题？
对此黄飞跃表示 ， 优图洞察到 ， 当下AI需求整体呈现碎片化、场景化特征 。
为应对这一行业问题 ， 团队也制定了应对方案 。 针对AI需求碎片化特点 ， 优图的解法是构建全面体验化能力；针对需求的场景化特征 ， 优图则采取分布定制化解决方案 。
1、构建全面体验化能力 ， 应对需求碎片化问题
如何打造和施展全面体验化能力？黄飞跃首先通过腾讯会议的案例对此进行了解读 。
黄飞跃表示 ， 在腾讯会议使用过程中有许多碎片化的需求 ， 为此优图进行了许多技术开发 。 比如聚焦用户开会背景中有私密性元素的问题 ， 优图提供了基于人像分割技术的虚拟背景 ， 使得边缘分割精度达像素级 ， 并保证视频帧间的稳定处理 。 比如针对开会视线偏离及走神问题 ， 优图研发并落地了眼神矫正算法 。
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在疫情中 ， 超5000家政府和相关机构采用了优图提供人脸核身技术 ， 离不开优图此前在腾讯会议、微众银行、腾讯小程序等项目中接触大量客户积累的经验 。 而除了人脸检测技术 ， 优图的活体检测技术也很重要 ， 也是通过海量用户触达更新技术 。
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在刷脸支付方面 ， 优图的技术方案已经在100多个场景落地 ， 为大量场景带去便捷支付体验 。 基于端云协同 ， 方案能够实现秒级刷脸、精准3D识别 ， 并开发出满足戴口罩识别、暗光刷脸等碎片化场景需求的方案 。
在OCR识别方面 ， 优图也构建了4大完整的解决方案 ， 具备50项原子能力 。 当前 ， 优图OCR能力已经从识别进化到理解 ， 助力了金融、财税、法律服务等多个行业 ， 比如在本次全国人口普查中就得以应用 。
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