Sztuczna inteligencja stojąca za magią Snapchata: zdekodowane filtry, reklamy i dane
W ostatnich latach Snapchat przeszedł rewolucję w zakresie sztucznej inteligencji, która zmieniła filtry, reklamy i analizy aplikacji. Firma poczyniła znaczne inwestycje w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby zapewnić użytkownikom bardziej spersonalizowane, wciągające i interaktywne doświadczenia. Od zabawnych filtrów twarzy zasilanych sieciami neuronowymi po zaawansowane kierowanie reklam w oparciu o zachowania użytkowników — Snapchat wykorzystuje sztuczną inteligencję w innowacyjny sposób. Ta ewolucja pomogła aplikacji zachować konkurencyjność w zatłoczonym środowisku mediów społecznościowych i zachować atrakcyjność wśród młodszych grup demograficznych. W miarę jak Snapchat stale udoskonala swoje możliwości sztucznej inteligencji, użytkownicy mogą spodziewać się jeszcze bardziej intuicyjnych funkcji, które będą magiczne i futurystyczne. Sukces firmy we wdrażaniu sztucznej inteligencji stanowi również model dla innych platform społecznościowych, które chcą ulepszyć swoje stosy technologiczne.
Filtry Snapchata stają się mądrzejsze
Snapchat zyskał popularność kilka lat temu dzięki zabawnym filtrom, które mogły cyfrowo zmieniać selfie i zdjęcia. Filtry wykorzystywały podstawowe techniki widzenia komputerowego do identyfikacji twarzy i nakładania różnych nakładek za pomocą dotknięcia. Jednak w 2019 r. Snapchat wprowadził nową generację filtrów zasilanych przez bardziej zaawansowane sieci neuronowe i uczenie maszynowe. W soczewkach tych zastosowano ulepszone techniki wykrywania charakterystycznych punktów twarzy i modelowania twarzy 3D. W rezultacie powstały filtry, które na podstawie szczegółowych danych o twarzy mogły śledzić określone rysy twarzy podczas poruszania się użytkowników i dynamicznych reakcji.
Wśród nowych popularnych soczewek znalazły się takie, które mogą przekształcić użytkowników w księżniczki Disneya z przekonującą fryzurą i makijażem. Inne filtry dodały przekonujące elementy CGI, takie jak deszcz padający na twarz użytkownika. Te urzekające efekty przypominały CGI w czasie rzeczywistym, dzięki algorytmom uczenia maszynowego trenowanym na ogromnych zbiorach danych zdjęć i filmów. Podczas gdy podstawowe filtry opierają się na prostych zasadach, soczewki sieci neuronowej mogą reagować płynnie, tak jak profesjonalny artysta VFX dostosował efekt do unikalnej budowy twarzy każdego użytkownika. Ta personalizacja sprawia, że filtry wydają się niemal magiczne, zachęcając użytkowników do dalszego przyciągania i udostępniania.
Inteligentniejsze narzędzia kreatywne
Oprócz udoskonaleń w zakresie soczewek Snapchat wykorzystał także sztuczną inteligencję, aby ulepszyć swój ogólny zestaw narzędzi kreatywnych. Aplikacja oferuje na przykład funkcje pomagające w pisaniu, takie jak korekta gramatyczna, która pozwala poprawić podpisy przed udostępnieniem zdjęć. Narzędzie do dyktowania głosu Snapchata do przesyłania wiadomości wykorzystuje teraz sieci neuronowe do dokładniejszej transkrypcji mowy. Ponadto narzędzia do edycji rzeczywistości rozszerzonej i Photoshopa w Snapchacie zostały wzbogacone o funkcje sztucznej inteligencji, aby umożliwić wprowadzanie poprawek i ulepszeń jednym dotknięciem. Użytkownicy mogą teraz jednym kliknięciem błyskawicznie usuwać przebarwienia, wygładzać skórę, regulować oświetlenie i nie tylko. Te łatwe w użyciu edytory opierają się na algorytmach przeszkolonych w zakresie technik retuszowania, aby zastosować niestandardowe ulepszenia do każdego zdjęcia lub filmu. Sztuczna inteligencja skutecznie replikuje pracę twórców w czasie rzeczywistym, aby pomóc użytkownikom w tworzeniu fascynujących historii wizualnych.
Reklamy oparte na sztucznej inteligencji
Snapchat również stosunkowo późno wprowadził reklamy w porównaniu z konkurentami takimi jak Facebook. Jednak od czasu wprowadzenia platformy reklamowej Snapchat w dużym stopniu polega na sztucznej inteligencji, aby pomóc markom w kierowaniu reklam i mierzeniu wydajności. Menedżer reklam Snapchata korzysta z uczenia maszynowego, aby zoptymalizować, którym segmentom użytkowników wyświetlają się określone reklamy, na podstawie danych dotyczących wcześniejszego zaangażowania. Zwiększa to trafność i ogranicza zmarnowane wydatki na reklamę.
Snapchat stosuje również algorytmy NLP i analizę nastrojów do analizowania tekstu i dźwięku w publicznych relacjach użytkowników. Pozwala to markom identyfikować i kierować reklamy do odbiorców zainteresowanych określonymi tematami, produktami, markami itp. Snapchat oferuje dodatkowo solidną analitykę dla reklamodawców, taką jak śledzenie ruchu pieszego i śledzenie sprzedaży. Wyrafinowane modelowanie może przypisać reklamy Snapchata do wizyt i zakupów w sklepie stacjonarnym w świecie rzeczywistym, podkreślając wartość marketingową platformy.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja umożliwia kierowanie reklam Snapchat, ich umieszczanie, pomiar wydajności i optymalizację. Dzięki temu marki mogą maksymalizować wyniki, a użytkownicy otrzymują bardziej trafne promocje zgodne z ich zainteresowaniami. Jest to podejście oparte na danych, które umożliwia najnowocześniejsza technologia.
Wskaźniki zaangażowania wzmocnione sztuczną inteligencją
Twórcy Snapchata mają dostęp do szczegółowych analiz zaangażowania użytkowników dzięki algorytmom AI, które mogą śledzić i porównywać wydajność. Twórcy mogą zobaczyć dane dotyczące wyświetleń, czasu spędzonego na oglądaniu treści, interakcji, aktywności związanej z udostępnianiem i nie tylko. Zaawansowana analiza nastrojów wykrywa nawet reakcje emocjonalne użytkowników na historie. Te statystyki generowane przez sztuczną inteligencję pozwalają twórcom udoskonalić strategię dotyczącą treści, identyfikując najskuteczniejsze treści.
W przypadku zwykłych użytkowników Snapchat w podobny sposób wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania swoimi kanałami i sugerowania treści, które najprawdopodobniej zainteresują każdego użytkownika. Dzięki temu ekran główny będzie bardziej spersonalizowany. Na zapleczu modele uczenia maszynowego czerpią z miliardów punktów danych w celu tworzenia niestandardowych rekomendacji. Aplikacja poznaje preferencje, sieć znajomych, zachowania i nawyki każdego użytkownika.
Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystanie sztucznej inteligencji przez Snapchata do usprawnienia marketingu, zaangażowania i analiz pomogło przekształcić aplikację w bardziej inteligentną platformę. Dla użytkowników zapewnia więcej zabawnych, dynamicznych funkcji. A dla marek otwiera nowe możliwości zrozumienia i nawiązania kontaktu z docelowymi grupami demograficznymi.
Poprawa rozpoznawania obiektów
Snapchat wykorzystuje zaawansowaną wizję komputerową i głębokie sieci neuronowe do rozpoznawania obiektów na zdjęciach i filmach. Dzięki temu aplikacja może zrozumieć informacje kontekstowe na temat otoczenia i działań użytkowników. Technologia może wykrywać takie rzeczy, jak zwierzęta domowe, żywność, pojazdy, punkty orientacyjne i inne.
Rozpoznawanie obiektów otwiera wiele możliwości dla interaktywnych soczewek i filtrów. Na przykład Snapchat może nakładać animowane obiekty 3D, które wchodzą w interakcję z wykrytymi elementami w scenie. Jeśli kamera zobaczy psa, może dodać dynamiczne uszy i nos szczenięcia AR. Rozpoznanie potraw takich jak pizza może uruchomić filtry z naklejkami na kawałki pizzy. Ulepszone rozpoznawanie obiektów zapewnia soczewkom większą świadomość rzeczywistego otoczenia użytkownika.
W miarę jak algorytmy widzenia komputerowego Snapchata będą coraz bardziej wyrafinowane, rozpoznawanie obiektów stanie się szybsze i bardziej szczegółowe. Dzięki temu obiektywy będą w stanie analizować całe sceny i generować efekty AR dostosowane specjalnie do każdego zdjęcia lub filmu. Rozpoznawanie obiektów stanowi główny obszar inwestycji zespołów AI Snapchata.
Poprawa zrozumienia sceny i środowiska
Oprócz obiektów sztuczna inteligencja Snapchata analizuje także ogólne sceny i otoczenie na zdjęciach i filmach. Może to obejmować kategoryzację ustawień zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Aplikacja może rozpoznać przebywanie na plaży, w samochodzie, na siłowni, w restauracji itp. na podstawie wskazówek wizualnych.
Zrozumienie otoczenia użytkowników pozwala Snapchatowi oferować filtry dostosowane do każdej sytuacji. Na przykład scena na plaży może wywołać letnie obiektywy z palmami i falami oceanu. Rozpoznanie siłowni może aktywować elementy AR związane z fitnessem. Analiza sceny umożliwia uzyskanie efektów odpowiednich kontekstowo.
Postępy w sieciach neuronowych, które potrafią analizować całe obrazy, jeszcze bardziej poprawią świadomość Snapchata na temat lokalizacji i działań użytkowników. Odblokuje to dodatkową personalizację filtrów na podstawie czasu, miejsca i kontekstu, zapewniając ciekawsze i wciągające doświadczenia.
Generowanie efektów istotnych kontekstowo
Łącząc rozpoznawanie obiektów i rozumienie scen, Snapchat może zacząć generować soczewki i efekty powiązane z określonymi kontekstami. Jeśli kamera wykryje tort urodzinowy, prezenty i balony, może automatycznie wyświetlić odpowiednie elementy AR o tematyce urodzinowej, bez konieczności ręcznego ich wybierania przez użytkownika.
Innym przykładem może być wykrycie ręczników plażowych i wody, które może aktywować odpowiednie filtry letnie, nawet jeśli użytkownik nie określił „plaży”. To kontekstowe wyzwalanie efektów w oparciu o analizę AI sprawi, że korzystanie z soczewek będzie szybsze i bardziej intuicyjne.
W przyszłości Snapchat może nawet proaktywnie sugerować filtry, które według niego pasują do otoczenia i wydarzeń użytkowników. Kontekstowe generowanie efektów to kolejna faza możliwości obserwacji obrazu komputerowego Snapchata.
Ulepszanie śledzenia twarzy
Wysokiej jakości śledzenie twarzy ma kluczowe znaczenie dla obiektywów rzeczywistości rozszerzonej Snapchata, które muszą śledzić ruchy i wyraz twarzy użytkowników w czasie rzeczywistym. Płynniejsze i bardziej precyzyjne śledzenie twarzy zwiększa realizm i magię obiektywów do selfie AR.
Aby usprawnić śledzenie, Snapchat wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego szkolone na zbiorach danych zawierających wizerunki twarzy. Sieci neuronowe wykrywają charakterystyczne elementy twarzy, takie jak oczy, nos i usta, nawet gdy użytkownik się porusza. Dane te są wykorzystywane w efektach AR, aby w przekonujący sposób animować obiekty 3D i grafikę na twarzach.
W miarę rozwoju sprzętu fotograficznego w telefonach Snapchat może także wykorzystywać techniki takie jak wykrywanie głębi do mapowania twarzy w 3D. Dzięki ulepszonemu śledzeniu twarzy soczewki mogą realistycznie zakotwiczać obiekty AR i efekty na twarzach użytkowników. Zespoły badawczo-rozwojowe Snapchata stale udoskonalają śledzenie twarzy.
Rozwijanie animowanych obiektów 3D
Biblioteka Snapchata z animowanymi obiektami 3D i efektami dostępnymi w obiektywach również stale się powiększa. Aplikacja zapewnia programistom dostęp do platform programistycznych AR, takich jak Lens Studio, w celu tworzenia nowych obiektów, na które użytkownicy mogą nakładać.
Wszystko, od animowanych masek po postacie 3D, może tańczyć wokół twarzy użytkowników lub otoczenia, korzystając z zaawansowanej grafiki i symulacji fizyki. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają także realistyczną interakcję obiektów 3D z powierzchniami i przestrzeniami fizycznymi w oparciu o dane wejściowe z kamery.
W miarę jak Snapchat rozszerza swoją bibliotekę obiektów, umożliwia programistom łączenie i dopasowywanie animowanych komponentów w celu projektowania unikalnych soczewek. Ulepszona grafika 3D i fizyka przyczyniają się do bardziej dynamicznych i wciągających doświadczeń AR dla użytkowników.
Podsumowanie
Podsumowując, Snapchat wykorzystał sztuczną inteligencję, aby zapewnić bardziej zaawansowane doświadczenia w zakresie filtrów, reklam i analiz. Najnowocześniejsze sieci neuronowe i głębokie uczenie zasilają teraz soczewki twarzy w aplikacji, przekształcając selfie poprzez realistyczne efekty. Marki polegają również na narzędziach do targetowania, rozmieszczania i pomiaru reklam AI, aby uzyskać zwrot z inwestycji z reklam Snapchat. Twórcy korzystają z wskaźników generowanych przez sztuczną inteligencję, aby optymalizować swoje treści. Razem te innowacje sprawiają, że Snapchat jest konkurencyjny i angażujący w miarę rosnących oczekiwań użytkowników. Podkreślają również, w jaki sposób sztuczna inteligencja może ulepszyć platformy społecznościowe, aby zapewniały większą wartość wszystkim zainteresowanym stronom. Jako jeden z pionierów wykorzystania sztucznej inteligencji do zwiększania zaangażowania, Snapchat oferuje przykład, który inne firmy mogą naśladować, aby ulepszyć swoje produkty.
Poszukiwanie technika farmacji w Nowym Jorku
Zweryfikuj licencję pośrednika w obrocie nieruchomościami w Teksasie
Zarejestruj się w serwisie Tesla Roadside
Moje spotkanie w laboratorium Quest
TSA Wstępnie sprawdź godziny spotkań
Denver DMV Harmonogram spotkań
Weryfikacja certyfikatu technika farmacji w New Jersey
Transfer tytułu własności samochodu w Dakocie Północnej
Zapłać bilet online w Nowym Jorku
Kalifornijska Rada Farmacji Zweryfikuj licencję
Harmonogram spotkań Wydziału ds. praw jazdy stanu Utah
Rada Terapii Zajęciowej Nowego Meksyku
Znajdź licencję dla relacji z Oregonu
Wyszukiwanie podmiotów gospodarczych SOS Karolina Południowa
Wizyta terenowa dotycząca szczepionek Citi
Parking dzienny na lotnisku Columbus
TSA Wstępnie sprawdź harmonogram spotkań
Wyszukiwanie licencji agenta ubezpieczeniowego stanu Georgia
Kontrola licencji na nieruchomości w Karolinie Południowej
Spotkanie dotyczące prawa jazdy Houston w Teksasie
Dokonaj transferu pojazdu na spotkanie TLC
Sear Umów się na naprawę urządzenia
Odnów prawo jazdy w Idaho online
Zaplanuj wizytę Klinika Walgreens
Test na pozwolenie na motocykl w Mississippi
Wyszukiwanie licencji medycznej w Portoryko
Wyszukaj certyfikat nauczyciela Connecticut
Wizyta notarialna w banku amerykańskim
Wyszukiwanie ubezpieczenia licencji CA
Odnawianie licencji na kosmetologię w Karolinie Południowej
Parking na międzynarodowym lotnisku Charlotte Douglas
Licencja na masaż w Karolinie Północnej
Wyszukiwanie Departamentu Więziennictwa NH
Plakat handicapowy w stanie Missouri
Wyszukiwanie licencji na ubezpieczenie na życie w stanie Utah
Zarezerwuj wizytę w celu przywrócenia do pracy w Alabama DMV
Wyszukiwanie tablic rejestracyjnych GU DMV
Wyszukiwanie licencji lekarza w New Jersey
Departament Więziennictwa Portoryko
Wyszukiwanie przestępców Departamentu Więziennictwa Teksasu
Parking przy terminalu międzynarodowego lotniska w Salt Lake City
Spotkanie w Thomasville GA DMV
Weryfikacja licencji farmaceuty w Kentucky
Złóż wniosek o licencję pielęgniarską DC
Biuro tagów w Karolinie Północnej
Spotkanie w sprawie rejestracji pojazdu w Honolulu
Test praktyczny CDL w Karolinie Południowej
TSA Wstępnie sprawdza dokumenty dotyczące spotkań
Licencja pośrednika w handlu nieruchomościami Nevada
Numer telefonu Departamentu Skarbu Portoryko
Weryfikacja licencji Florida Board of Dentistry
Weryfikacja zatrudnienia Krogera
Wyszukiwanie licencji wykonawcy robót remontowych w DOS NYS
Wyszukaj licencję Dental Board of FL
Wyszukiwanie korporacyjne Sunbiz
Numer telefonu Izby Adwokackiej stanu Nowy Jork
Wyszukiwanie licencji agenta ubezpieczeniowego KY
Parking przy Terminalu 1 na lotnisku Kennedy'ego
WERYFIKACJA, WYSZUKIWANIE LUB WYSZUKIWANIE LICENCJI PAŃSTWOWYCH
Sekretarz stanu Mississippi ds. wyszukiwania biznesowego
Weryfikacja certyfikatów nauczycieli AK
Rada ds. licencji stanu Luizjana w celu wyszukania licencji wykonawców
Prawdziwe spotkanie identyfikacyjne NC
Wyszukiwanie licencji farmaceuty w stanie Missouri
Numer telefonu Zarządu Kosmetologii Kolorado
Licencja pośrednika w handlu nieruchomościami w Minnesocie
Jak marki mogą skutecznie wykorzystać Snapchata w marketingu
Kreatywne strategie marketingowe Snapchata mające na celu zaangażowanie użytkowników mobilnych
Wirusowe kampanie Snapchat: jak marki wygrywają dzięki sponsorowanym obiektywom
Marketing Snapchat 101: porady, triki i najlepsze praktyki
Jak zdobywać linki, których skuteczność rośnie wraz z upływem czasu