校验真实场景,看京东以AIGC优质内容助力销售转化

资讯6个月前更新 AIGC学院
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模型技术的迅速发展,让AIGC内容生成展示了广泛的应用潜力。

在C端市场,AIGC内容生成已被广泛接纳。这是由于有庞大用户基数的个人用户,通常对创新技术和新奇体验有更高的接受度;同时,AIGC的个性化用户体验,例如AI图片和音视频等,满足了用户的个性化表达需求,C端的多样性为AIGC提供了广阔的试验田,使其能快速迭代和优化。

反观在B端,AIGC内容生成需要更专业、更具行业属性的数据,并要求高度精确和定制化。这种情况下,高质量的行业数据积累和算法能力,是应用发挥价值的关键。

以AIGC优质内容助力销售转化

在电商领域,基于京东全品类丰富的商品数据积累和大模型,京东AIGC内容生成平台,可以更好地理解商品特征,帮助商家一站式、自动化的生成商品图片、卖点等营销素材。

校验真实场景,看京东以AIGC优质内容助力销售转化

只需一张商品原始图片,即可快速生成电商运营需要的商品主图营销海报图和商详图等,满足商家快速开店、上品、营销的需求。每套图的成本可降低90%,周期从7天缩短到半天,极大地提升商家运营工作效率和营销内容质量。同时,基于京东海量商品信息训练出的模型应用相较通用AI应用,更是显著提升了CTR点击率和SKU提袋率。

校验真实场景,看京东以AIGC优质内容助力销售转化

从模型到应用的技术突破

高质量的行业智能应用,不仅对数据质量、数据规模和数据隐私与安全有着高要求,发挥数据的专有性以及数据的循环反馈价值同样重要。

利用高质量的数据集处理技术,京东AIGC内容生成平台实现了图像数据集的精准标注,可筛选出商品图、服饰搭配、试装等特定领域图像数据集,满足模型训练需求;利用标注的多维度电商美学数据,训练出的电商美学度理解模型,可应用在生成商品图质量的检测场景;在商品属性合规检测、治理场景,利用提示词工程提升平台“零样本”学习能力,并补充大量AIGC样本,提高对AI生成内容的识别检测能力,保障内容合规的同时,拓展其在优质营销文案和图片的生成能力。

校验真实场景,看京东以AIGC优质内容助力销售转化

电商领域应用AIGC技术时,除了关注模型性能和效率外,同样重视实际场景的校验工作。这包括设置严格的数据质量标准、实施有效的数据治理措施、建立反馈机制以及定期进行模型评估和调整等。只有这样,才能确保AI生成的内容真实、准确且有助于提升电商业务的整体表现。

通过微调stable diffusion模型,京东AIGC内容生成平台使用controlnet、IP-Adapter等技术实现了图像的可控,通过大量自训练的商品场景Lora增强丰富度、真实感,提高生成质量。同时,扩展自动抠图、商品识别、商品位置推荐、基于商品和上下文的提示词生成、商品图延展控制、图像美学度打分等能力,生成多样化的商品场景。

目前,文生图场景的扩充已经实现了70%以上的自动化,这意味着大部分流程可以由AI系统自动完成。在这个过程中,人工只需在关键环节进行把关和干预,确保生成的内容质量、合规性和效果。

拥有千亿参数的大模型正在深刻地改变普通消费者的购物习惯,同时为品牌的增长开辟了更多新的可能。京东云通过将大模型应用进行适应性调整和优化,使其在保持高效性能的同时变得更加轻量级,并积极推广到外部商业场景中,从而为电商的核心环节提供了效率提升的解决方案。

京东云正通过技术创新和实践,助力电商行业进入一个全新的智能时代,支持企业把握市场机遇,实现良性可持续的发展。

(来源:财经网,编辑:蒋菁)

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