AIGC在生鲜领域的落地应用

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： 1853 作者：大淘宝技术

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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▐ 导购物料智能生成

文本

生成图

动图

▐ AI辅助品牌性格建设