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编者按：提到"要津猿"，人人脑海中是不是坐窝裸露出格子衫、不修仪表、呆滞的画面形象？这些刻板印象依然 out 啦，其实要津员们都是敬业又颖悟的热血少年！他们不仅善于想考和瞻念察，还终点擅长发现和科罚问题。自然 i 东谈主如实比 e 东谈主多是真的。为了让读者们更多了解淘天集团算法工程师们的故事，咱们挑升推出《我在淘天作念算法》专栏，一皆望望确切的"要津猿"是啥样。

在东谈主类历史长河中，每一次技巧翻新无不能为产业升级的苍劲推手。计较机视觉（Computer Vision）的职责旨趣与东谈主类视觉雷同，但需要机器依靠录像头、数据和算法在很短的时期内完成任务。

从上世纪 60 年代肇端，计较机视觉资格了以特征工程和传统机器学习行动为代表的技巧发展。从 2012 年运转，以卷积神经荟萃（CNN）为代表的深度学习的庸碌应用，更是给计较机视觉带来了龙套性进展。

在淘天集团，依托于计较机视觉技巧旨趣的拍立淘上线已整十年，恰好资格了视觉算法技巧的发展演变。

Passion！拍甚？唯独你勇敢地拍立淘，什么都不错拍到。

脱口秀演员付航近日在短视频中所说的"拍甚"，恰是刚刚过完十年诞辰的淘宝拍立淘产物。

△拍立淘产物像片

很狠撸

纪念起十年前的 2014 年，拍立淘在淘宝 App 首页上线，掀开了东谈主们通过图像搜索进行购物的窗口，带来了视觉搜索领域创新变化。

十年后的 2024 年，拍立淘深耕 AI 遵守于用多模态技巧升级，日均访客量龙套 5000 万，视频假造试衣也行将上线，旨在让 AI 更好认知生涯消费场景。拍立淘技巧迭代的背后，离不开一群对技巧连续追赶且精于探索的要津员——他们就是淘天集团拍立淘算法团队。

△拍立淘的核默算法模块

罗马不是一天建成的，任何技巧已毕都不是一蹴而就的。

柯想，淘天集团拍立淘算法负责东谈主，是身材消瘦但却职责上"霸得蛮"的湖南东谈主。在柯想看来，每一项技巧从实验阶段走向产业阶段都并非易事，基于商品认知的拍立淘也不例外，不仅要具备深厚的技巧积淀，还需要恰逢其时地遭受不详推崇技巧后劲的应用场景。

拍立淘的技巧启发，开首于深度学习教父 Geoff Hinton 团队在 2012 年大领域图像分类比赛以完全上风获取冠军。

自嘲记性不好的柯想却明晰牢记拍立淘技巧原点——深度学习技巧龙套性进展。早在 2012 年，阿里巴巴率先入辖下手让深度学习在图像搜索上得以探索应用，比亚马逊早了整整 5 年。当年，阿里巴巴也成为全球电商领域第一个在图搜领域"吃螃蟹"的公司。

在中国科学院大学就读期间，柯想就在深度学习技巧领域钻研，终点是视觉算法领域，为日后在阿里巴巴从事拍立淘技巧奠定了深厚的表面基础。

纪念起拍立淘项目早期那段充满挑战的日子，柯想回忆说："与侧重于庸碌视觉应用场景下的图像检索有策画不同，拍立淘选用了一条更为专精的谈路——专注于已毕同款商品图片搜索功能。这就条件咱们在算法遐想上达到前所未有的精确度。"

万事发轫难，那时在工业界和学术界并莫得图像搜索的应用前例，技巧团队靠近最浩劫题在于加速龙套图像搜索技巧逻辑。文本谈话与视觉谈话有着自然的永诀，视觉象征时时比笔墨更能呈现出直不雅、形象的视觉体验效果。遭受无法用苟简轮廓的谈话来形容的物理全国当中的物品，东谈主们自然心爱用画出来的样式来抒发。

为了推出图像搜索，那时的阿里巴巴 iDST 视觉团队在电商领域对图像分类、办法检测以及图像表征技巧进行了深入且宽裕见效的接头。图像分类技巧使得系统不详准确识别出图片中的商品类别；办法检测则匡助定位并识别图片中具体商品的位置与界限；而图像表征技巧则是通过学习高维特征向量来抒发每一张图片的特有性，从而维持高效精确的不异度匹配。这三项中枢技巧相得益彰，共同构建了图像检索引擎。这些接头为拍立淘应用场景提供了技巧基础。

经过一系列严谨的研发、测试以及迭代优化，"拍立淘"终于在 2014 年认真面世。在此之前，传统的文本搜索方式时时难以得志消费者关于特定外不雅或立场商品的需求奇米影视盒播放器，尤其是当他们不知谈如何用笔墨准确形容想要寻找的商品时。

"拍立淘"的出现科罚了这个问题：只需简便地拍摄或上传一张像片，拍立淘就能迅速从海量商品库中找到最接近该图片样式的商品信息，包括价钱、评价等重要信息。

摸着石头过河

在拍立淘刚起步那会儿，商品搜索信息的精确性，是图像搜索靠近的最大挑战。关联词，那时的深度学习领域仍处在一个在很是不谨慎的发展状况。

在巨大挑战眼前，算法工程师们摸着石头过河。他们一边紧盯着最前沿的接头效率，一边又把最新学问和本质职责场景吞并起来。通过连续的迭代优化与技巧升级，拍立淘算法变得越来越"颖悟"，也越来越靠近用户的需求。

2013 年，主流搜索引擎公司推出了图像搜索产物，让用户们咫尺一亮，但电商领域的图像搜索则需达到更高水平的精确度，以准确匹配用户心中所想购买同款商品的需求。据柯想回忆，那时候用户通过手机上传的像片质地确凿琳琅满目。有的像片看起来就像是一团缺乏的影子；有的配景复杂得像是在集市上拍的，各样杂物和东谈主影乱入。

这些身分给图像数据的准确性带来了很大挑战。算法工程师们不仅要进步算法的"看法"，还要学会如安在各样奇怪的拍摄环境下保持安稳。有一次，一个用户上传了一张在夜市摊位前拍的像片，配景中有各样小吃、东谈主群和霓虹灯，而商品却只占了像片的一小部分。为了准确识别出这个商品，团队成员们枉操心血，最终告捷地科罚了这个问题。团队成员们戏称我方是图像搜索界的福尔摩斯。

即就是在 2014 年，淘宝商品库也已领有跨越 1 亿件商品。在这么纷乱的商品库中已毕精确的图像搜索技巧，无异于"大海捞针"。这不仅需要算法团队对计较机视觉、机器学习和深度学习这些顶端技巧有久了的认知，还得把这些高尚的技巧变得简便易用，化繁为简。比如，用户上传了一张在阴郁灯光下拍的鞋子像片，算法工程师们就要通过一系列复杂的计较和分析，从海量商品中准确地找出那双鞋。用柯想的话来说，这个进程就像是在"炊沙作饭"，但最终的办法是让用户感受到"两情相悦"的个性化推选体验。

面对重重挑战，算法工程师们攻克了一个又一个技巧难关：他们构建了一套深度学习历练与推理引擎，让复杂的算法得以高效运行；掌持了大领域数据历练的技巧，使其成为精确模子的润泽之源；为了确保算法不详闲适可靠地就业于宽广用户，工程师们还已毕了高性能在线就业部署布局；他们搭建起了大领域向量索引引擎架构，提高了信息检索的速率，使得内容匹配变得愈加精确。

2017 年，Facebook 所开源的向量索引库 FAISS，成为工业界向量搜索领域标杆，但是拍立淘算法团队在里面建设了高出 FAISS 的向量索引库，不仅在速率上已毕了对 FAISS 的十倍高出，已毕了相较于前代技巧四分之一的资源蹧跶，进步了能效比与老本效益，为鼓励向量计较领域的发展设立了新的里程碑。

这件事让统共这个词技巧团队都感到十分昂然自重。庆祝晚宴上酒过三巡，算法工程师们都叹惜："咱们作念到了想都不敢想的事情，像是界说了电商图像搜索新时间！"

2021 年，多模态成为学术界、工业界的接头前沿热门。关联词受限于数据与计较才气，那时拍立淘的中枢模块依然是单图像模态模子，即针对商品分类构建多个模子，通过对比用户图片与数据库中的图片已毕检索。跟着用户对图搜需求的速即进步与商品数据量的巨幅增长，单图像模态模子果决掣襟肘见。

在多模态技巧框架下探索算法创新，成为了摆在拍立淘算法团队眼前的一谈必答题。"咱们聚首元气心灵，任重道远鼓励多模态算法在拍立淘平台上的落地应用。"萧峰说。

2018 年，萧峰在上海交通大学完成硕博连读后，加入了阿里巴巴，热衷于对视觉算法技巧和东谈主工智能探索和引申。大学时期，萧峰曾屡次研读好意思国物理学家理查德 · 费曼的册本，"正如费曼施展所倡导的那样，事实和真相是科学完全的条件。非论是面对科研如故平日职责中的挑战，发愤从一个愈加批判而宽裕创造性的视角启程，寻找问题的本质并寻求最优解。"

△拍立淘多模态商品认知模子透露图

为了不详让淘宝的图搜更快、更精确，萧峰等东谈主对拍立淘图搜 AI 技巧进行了全链路重构。这项算法技巧被赋予了一个新的称谓：大领域多模态同款搜索 AI 技巧。2021 年，算法团队在行业内率先将中枢调回和相干性向量表征等模块由单模态升级到多模态，并置于图文对皆预历练的技巧协调框架下。不同于文本搜索的重要词匹配和调回，图像搜索的惟一调回方式只但是通过将 Query 和商品映射到高维向量空间下，进行向量的隔壁搜索。向量表征是图像搜索中最中枢的技巧。

2021 年双 11 年度大促行径前夜，算法工程师们决定以多模态相干性模子相连较大流量，同期进步搜索准确性。"那时线上有六七个模子，咱们尝试用一个模子进行替代，走了一条还未考证过的路。"萧峰说，"这个进程并非易事，需要连续反复实验考证。"

如何更高效地利用多种模态信息、建模淘宝数百亿图文数据是进步淘宝搜索准确性的重要。团队首创性地应用大领域多模态分类的行动，从离线考证到线上部署，一步步考证效果，最终告捷地升级了线上的模子。在 2021 年度的产物体验相干性评测中，同款率完全值显赫进步了 12 个百分点，这是拍立淘上线以来在商品匹配精确度方面进步幅度最大的一年。

2022 年底，多模态大模子惊艳亮相。多模态大模子自然效果出众，但是资源蹧跶和运行耗时也瑕瑜常高。拍立淘算法团队通过应用学问蒸馏技巧来科罚这一瓶颈问题。在学问蒸馏进程中，通过技玄机技，将谨慎模子的强悍才气迁徙到学生模子身上，蒸馏事后，小模子即不错小好多的运行老本达到接近大模子的才气。算法团队起初将此应用到了 Query 和商品认知上。

业余时期，萧峰心爱到杭州左近山区爬山。他说："爬山总能给我带来好多想考，就好像技巧上的一座座山，总会有难度，但是爬以前就嗅觉不难了。"

与 AI 碰撞出了新风口

插足 2024 年， Sora 的出现意味着视频生成初步谨慎可用，拍立淘算法团队也感到颠簸并随之"神经明锐"起来。迎着风口，团队运转尝试让 AIGC 在拍立淘中得到技巧哄骗。

林夕是团队当中为数未几的女孩子，生涯中是心爱舞蹈、心爱弹吉他、能打架子饱读的 e 东谈主，职责敲代码时就形成千里稳内敛的 i 东谈主。女孩子天生爱好意思，也善于强横发现拍立淘在衣饰方面的奥密变化。

在屡次调研中，林夕就发现，拍立淘依然能很好地得志用户搜索同款衣饰的需求，但是该如何搭配衣饰以及体验试穿效果依然瑕瑜常中枢但未被完全科罚的问题。受限于经济老本、学问老本和店铺商品数目，衣饰商家们并不具备提供丰富各样且前沿的跨店搭配才气，个性化的试穿才气就更为贫窭。

林夕说："咱们团队长期以来在衣饰类目蓄积的多模态认知才气和 AIGC 生成才气，刚巧为这两个痛点提供了科罚有策画。经过一番想考盘问，团队一致以为通过 AIGC 低老本大领域制作个性化衣饰内容具有可行性。"

关联词，现实很骨感，AIGC 在电商衣饰上的探索接头并未几，受限于以往的算法技巧和有限的开源数据集，相干学术接头也都基本仅限于平铺图片输入，少许简便衣饰项目和单一的模特动作以及场景，无法得志用户各样性需求。

△试衣算法维持各样贫窭姿态以及实景拍摄的搭配上身

基于商品认知感知体系和同款表征才气，背靠淘天里面海量业务数据加上自研算法架构，林夕等东谈主很快遐想完成了一套能确切相沿营业应用的试衣算法科罚有策画。该有策画不仅不错维持单件和搭配上身，顺应简便和复杂配景及多种姿势，还不详保持衣饰真实好意思不雅，精确拒绝穿法和上身状况，呈现搭配效果，杰出衣饰立场。

林夕情愿地说："试衣算法科罚有策画就好比让咱们找到了指南针。"他们连续优化有策画，不仅让穿着试穿更准确，还增多了配饰、脸部和体态的定制功能。当今，这些算法才气依然用在淘宝系搭配上，进步商品搭配各样性和好意思不雅度。他们行将推出的拍立淘搭配产物，用户只需要上传我方的像片和身材信息，系统就会凭据选用的穿着推选其他搭配，并展示出举座效果。基于这些效率，团队还在 ECCV 和 ACM MM 国外顶级会议上发表了两篇论文。

△视频试衣能在高明白幅度的场景保证高质地输出△视频试衣能在不同运镜场景保证高质地输出

在之前的蓄积和教授之上，算法团队将图像试衣的才气也拓展到了视频上，并提议了业内第一个基于 diffusion 框架的视频试衣有策画，将视频试衣的效果进步到了一个全新的水平，为其营业落地创造可能。不同于之前的算法有策画，现存有策画适用于统共衣饰类目，维持复杂实拍场景，同期能处理各样拍摄运镜和东谈主物在画面中的动作和空间变化，使得生成视频拒绝愈加自然丰富且天真，合适头部商家对模特视频的质地条件。

△拍立淘算法团队团建像片

从创建之初每天仅特等百位访客，到当本日均看望量龙套 5000 万，这不单是是用户基数的增长，更是宽广用户对拍立淘技巧实力的认同。十年来，拍立淘算法团队宝石自研技巧，与时期竞走吐旧容新，从率先的图像视觉搜索，到如今将视频算作信息传播的载体，团队用十年时期跑出了一部属于我方的演变史。

正如柯想所说，拍立淘自然已毕了从 0 到 1 的龙套，但若是故步自封就会被落下，要时刻保持技巧创新，才是真的「拍甚」！

* 本文系量子位获授权刊载，不雅点仅为作家统共。

—  完  —

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