在 RTC 2018 实时互联网大会上，美图云视觉技术总监赵丽丽分享了美图在短视频领域的 AI 技术应用，内容主要包括三部分：美图短视频的业务场景，基于此业务场景所做的短视频内容分析和检索技术，以及遇到的问题与相应的解决方案。最后是平台构建过程中的一些思考。以下是演讲内容整理。
美图在短视频领域的代表产品就是 2014 年发布的短视频应用“美拍”。近几年也出现了一些竞品，比如抖音、快手。近期美拍也在内容上做了重新的调整和定位，主要是美和教程，希望用户在娱乐的过程中，也能吸取一些有营养的信息和知识。
一个视频所涉及的技术
一个视频在它的生命周期内可能涉及到许多处理技术。从 2D 和 3D 捕获开始，然后是编解码，这个阶段还涉及到传输、存储，然后是编辑与处理，比如剪辑、滤镜美化、风格转化、背景分割。随后是信息提取，包括物体识别、场景检测、人物分析、行为识别、主题提取、事件检测。以上步骤完成后，我们拿到了海量视频，还要做视频的检索。它有两部分作用，一是通过给定的视频，来检索其中是否有我们想要的内容；另一个是通过给定的视频在海量的数据库中检索出相似视频。
AI 技术在美图短视频业务中的应用主要两个层面，一是工具层面，二是内容层面。
工具层面是用 AI 技术对视频进行处理，比如对视频人物的美化，背景的替换，还有视频中人物的瘦身功能。内容层面就是标签化，比如识别视频中的物体，检测视频中的场景，还有对用户行为的一些检测。另外，最重要的是，我们拿到一个视频之后，可以利用 AI 对画质、视频内容是否违规进行检测。我们提取视频特征之后进行一些视频检索的工作，以这些工作去支撑围绕短视频的业务，包括用户画像、运营、推荐、搜索。
基于以上业务需求我们构建了一个多媒体内容分析和检索的平台，这个平台在基于内容分析算法组建基础之上分为两部分，一是多媒体内容分析平台，它负责分析视频内容特征，并进行标签化。另一个是多媒体数据检索平台。
短视频内容分析与检索的技术挑战
在拿到一个视频后，如何了解它的内容，这其实是一个多层面多维度的问题。首先最简单的，我们看到一个视频后，第一反应是它的色调、纹理、风格、画质如何。再更进一步，我们需要了解这个视频包含了哪些物体，发生的场景在哪里，有哪些人物特征，包括性别、年龄、特征、服饰，同时这个内容是否违规。另外，还有更深层次的对视频内容的识别、检测，比如学术界较为前沿的研究就是行为识别。这也是美图分析一个视频内容时候会涉及的几个维度。
基于以上业务需求，我们通过对视频、音频、图象、文本，进行处理，将其传输给多媒体内容分析平台，然后解析出以下四类信息：
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基础特征：色调、纹理、风格、画质；
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人物解析：性别、年龄、颜值、发型、服饰风格；
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商品解析：商品识别、品牌识别；
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通用内容解析：视频分类、特征提取、场景分类、角度检测、物体检测、水印检测、封面选取。
基于此，多媒体内容分析平台会提供出标签、特征、索引，以支持业务需求。
短视频数据有几个特点：
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视频来源: 手机拍摄；
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视频形态: 竖屏、人物中心化、特效和滤镜化；
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视频结构: 同个视频内场景固定；
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信息维度: 多模态信息、画面和背景音频不一致；
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数据量大；
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内容未知 ；
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时效性；
在构建这个平台的过程中，我们遇到了一系列问题。总结起来有两个比较关键的问题：
一方面是如何有效定义标签体系。前面提到，标签是这个平台的一种输出形式。我们需要先确定输出哪些标签会对业务有所帮助，所以标签的定义非常重要。基于深度学习的算法训练需要有一些训练数据，训练数据中这个标签是怎么制定的，也非常重要。
另一方面是如何提高模型迭代效率。短视频数据有很强的时效性，比如说两个月前训练的模型，可能两个月后效果已然没那么好了，所以我们需要有一种机制能快速进行数据标注，替换到线上，稳定支撑业务。
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