从业者眼中的“第一风口”
1 快手CTO陈定佳：
为什么你会经常看到“吸猫”视频？
“抖音像个剧场，快手像个广场。”作为时下短视频行业最火的两个应用，抖音和快手经常被拿来一起比较。一个大多妆容精致，一个更加草根儿更接地气儿，它们用不同的角度记录出这个时代的多样性，可以美好，也可以真实。
“相比被大家熟知的短视频平台，我们其实是一家人工智能公司。”在日前召开的腾讯云＋未来峰会短视频分论坛上，快手首席技术官陈定佳表示，短视频并不是一个行业，也不是一类产品，而是一种内容承载的介质，只不过随着手机和网络变得越来越好。快手只是这股迁移浪潮之中的一个代表性产品，用科技的方式去提升每个人独特的幸福感。
陈定佳表示，快手目前拥有1.2亿的日活用户，每天快手的用户会上传1千万量级的视频。快手的视频库已经有50亿条，每天用户在快手上播放的短视频有150亿次。“想要提升每个人的幸福感，在技术上要做的事情就是利用AI和音视频等技术帮助用户尽量产生更多更好的内容，同时还要做更精准的推荐。”
陈定佳介绍称，在内容创作环节，快手会通过深度学习算法来检测用户拍摄的场景类别，并据此选择最适合的滤镜效果来提升视频的质量。例如快手上非常火的魔法表情“快手时光机”，可以呈现出一人从年轻到变老的过程。真实的效果是通过人脸识别功能以及人脸的液态、发型、美妆等技术完成的。
把人脸放在玩偶上等特效是通过AR技术实现的，让虚拟的火球跟随人手的位置进行运动的肢体特效则是利用了姿态识别技术。它通过深度学习的算法实时检测出一个画面里面人体的关节点，再和玩偶结合，最终呈现出非常有趣的内容。
如何给用户推荐合适的内容？算法推荐的背后到底是什么逻辑？陈定佳解释称，在推荐之前系统会对用户画像及用户行为进行分析。用户画像包括人口社会学的属性，例如用户的年龄、性别、手机型号，平时会在什么地点出没，同时还需要分析这个用户历史上曾经点过什么样的视频等。例如你是爱钓鱼还是撸猫？唱歌跳舞还是美食？
确保大数据推荐能够准确判断用户的喜好，还需要一个实时推荐系统。当用户在使用快手的时候，任何一个刷屏的动作，点赞还是没有点赞，点击还是没有点击，都会实时地上传到后台日志系统，日志系统再传到训练平台。陈定佳透露，目前快手的训练平台已经从典型的ALR模型转成DMM的深度模型。训练出线上模型之后，会上传到在线系统，当用户在使用快手的时候，在线系统就会从50亿视频里面选出用户最感兴趣的视频推给用户。
