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吻戏鉴定师走红 高冷的IT男秒变身

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鄂西北在线核心提示:吻戏鉴定师: 高冷it男标注上千幅图片,训练机器识别“接吻”如果你用手机、电脑看过网剧或电影,一定感受过视频网站的黑科技——根据进度条上标注的情节提示,迅速找到..

吻戏鉴定师: 高冷it男标注上千幅图片,训练机器识别“接吻”

如果你用手机、电脑看过网剧或电影,一定感受过视频网站的黑科技——根据进度条上标注的情节提示,迅速找到想看的明星甚至场景。

很多人不知道,黑科技的背后,有一个特殊的职业悄然出现。他们专门教机器如何识别男女主角接吻、牵手等场景,这些场景往往是影视剧中的高潮,充满着浓浓的爱意。这群高冷的it男因此被戏称为“吻戏鉴定师”。

吻戏鉴定师走红 高冷的it男秒变身

9岁的吉恒杉坐在电脑前,手指轻轻点击鼠标,将屏幕上成百上千幅内容各异的画面标注成两类——“接吻”和“非接吻”。作为优酷的一名人工智能标注员,他正在训练机器识别何为“接吻”镜头,因此也被戏称为“吻戏鉴定师”。

打开视频网站,不少片花、集锦以及进度条里的剧情提要,都离不开“吻戏鉴定师”的功劳。爱情是影视剧永恒的主题,吻戏往往出现在剧情的高潮。机器对海量视频素材进行扫描,将吻戏等片段快速抓取出来,供小编们加工创作。

人工智能和视频黑科技的应用,不仅提升了用户观看体验,更催生出众多炫酷的新就业岗位:吻戏鉴定师、明星标注师、射门投篮视频分析员……既对娱乐、体育感兴趣又精通技术的“程序猿”,成为视频网站最紧缺的人才,也折射出新经济、数字经济崛起带来的就业新变化。

“刚开始我和女朋友说,我的工作是训练计算机识别出吻戏镜头,她听完觉得特别不可思议,谁能给钱让你干这个呢?”

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吉恒杉2016年毕业于北京航空航天大学,硕士学的是计算机视觉,通俗地讲,这个专业的目的是“教电脑看懂世界”。毕业后,他先在一家互联网公司做程序员,去年9月加入阿里巴巴技术团队,成为优酷的一名高级算法工程师,主要工作是教计算机识别接吻等场景,也被称为“吻戏鉴定师”。

“这个岗位正好和我的专业吻合,给大家传递快乐和幸福,又能以工作的名义看网剧,我特别喜欢。”谈起自己的工作,吉恒杉一脸笑容。他平时爱看网剧,最喜欢《军师联盟》,是吴秀波的铁粉。

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十年来,我国网络视频内容消费用户达到近6亿。“身边越来越多的人用手机和电脑看网剧、电影和体育比赛,每次上下班坐地铁,都能看到有人拿着手机、带着耳塞看视频。”吉恒杉发现,大家的需求不再是简单地看剧,还想看更精彩有趣的片段、集锦,更主动地找到自己最想看的明星或者场景。

要想实现搜索和智能编辑,在最初的环节真的需要不少“人工”。首先要给成百上千幅吻戏画面打上标签,先探讨什么样的画面算是吻戏,后框选制作模型应该怎么画,然后训练机器人识别什么场景是“接吻”,通过数次的技术调试,让机器人自动从海量视频中,迅速抓取所有接吻场景。

因此如何教机器识别接吻成了吉恒杉和同事们首要的难题。

吉恒杉从图片库和视频中截出数千幅图片,从中一张一张标注出“接吻”的画面。这个过程叫做“数据标注”。

“一天要标注几百张接吻的图像,最多时标注上千张,盯着电脑屏幕看一天,最后都有点麻木了。”吉恒杉说,通常数据标注得越准确、数量越多,模型的效果就越好。自然,机器识别的效果就会更好。

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机器毕竟不是人,对有些复杂情况也无法识别。比如,为了拍出唯美画面,“接吻”这个姿态也千差万别,有的深情对视,而有的若即若离,团队里的“吻戏鉴定师”们不得不打印出角度各异的“接吻”画面贴在墙上,一群人激烈讨论到底怎么才算“接吻”。

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“吻戏鉴定师”是个技术活,需要根据机器的反应进行繁琐的后期调试。机器学习了上千幅图片中的特征,这时再给机器任意一张“接吻”的画面,它就能认出来了。截止目前,吉恒杉和同事们已经为2万多条“吻戏”打上了标签。

有阿里巴巴的技术实力加持,目前,5分钟时长的视频全链路处理可在10秒内完成。比如剧集《三生三世十里桃花》,每一集50分钟的视频被切割成3000帧图片,机器只需要5秒就能挑出来杨幂和赵又廷的吻戏。

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吉恒杉所在的团队目前有8个人。随着业务的快速拓展,“吻戏鉴定师”们也开始接触和研究其他场景,比如哭戏、打戏,接下来还要鉴定体育比赛中的射门、扑球、投篮、庆祝等画面。以教会机器识别射门为例,一场比赛结束,机器自动识别出所有射门场景,小编就能更快地编辑出甚至自动生成射门集锦,也会体现在优酷视频的进度条上,观众看视频时能很方便的去找到自己想看的情节。

当然在做这些标注的时候并不是每次都能成功,往往会因为一些小的差别,导致失败,从新再来,有的甚至还需要反复多次的进行模型训练。这就要求吉恒杉们不光要看图片,还要时常“探班”,到比赛或节目现场去观察和体会每个场景、动作的细小差别。

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这几年娱乐圈出现了一些新现象,比如,现在的明星长得越来越像,如何训练机器识别古力娜扎和迪丽热巴,如何分辨tfboys的三小只,需要不断试错和反复进行模型训练。区分“明星脸”、“网红脸”、“双胞胎”,成了吉恒杉和同事们面临的新挑战。

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