457

Автоматическое создание персонализированных видеороликов

Декабрь, 2019 год.

Генерация поздравительных видеороликов для пользователей сети «Одноклассники» с помощью технологии распознавания лиц.

alt

Какую проблему решали

Каждый день десятки миллионов пользователей заходят в социальную сеть «Одноклассники», чтобы обменяться эмоциями с близкими людьми.
Наиболее востребованным является личный контент, именно он получает максимум реакций от других пользователей и увеличивает их активность в сети.
Создание подобного контента ранее зависело только от самих пользователей, что не всегда обеспечивало все потребности аудитории. 
Решение проблемы
Команда социальной сети «Одноклассники» разработала сервис для автоматического создания персональных поздравительных видеороликов к различным праздникам.
Нейросети определяют людей, с которыми пользователь часто взаимодействует или находится в родственных связях, и интегрирует их фотографии в готовый ролик. Создание видео не требует участия человека, оно автоматически появляется у автора над лентой новостей с предложением опубликовать. Отмеченные люди получают уведомление о своей отметке на видео.
Персонализированное видео становится вирусным, собирает большое количество реакций от пользователей и повышает общую активность в соцсети, мотивируя человека создавать новый контент уже самостоятельно.
Применяемые технологии

Алгоритм Social Network Analysis анализирует историю взаимодействия аккаунтов и с помощью моделей машинного обучения на основе градиентного бустинга выделяет от 3 до 5 наиболее близких друзей и родственников пользователя.

Поиск и выбор наиболее подходящих фотографий осуществляется с помощью технологии распознавания лиц. Глубокие сверточные нейросети вырезают лица, переводят их в нужный формат и интегрируют в видеоконтент.

В праздник сгенерированный ролик демонстрируется пользователю. Если он решает им поделиться, алгоритмы умной ленты показывают его тем, кому он наиболее интересен.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Личный контент создают только сами пользователи.
  • Друзья не всегда получают уведомления о контенте с их участием.
  • Необходимость увеличить активность в соцсети.

После проекта:

  • Система для автоматического создания видеороликов.
  • Увеличение персонализированного контента в ленте.
  • Рост количества авторов.
  • Большое количество реакций на контент.

Результаты

Команда проекта

Владимир Белов-Федоров
Разработчик
Александр Дзюба
Руководитель платформы рекомендаций
Мирослав Драло
Менеджер по работе с партнерами
Ярослав Иванов
Ведущий разработчик, data scientist
Марина Краснова
Директор по продукту
Ярослав Кузнецов
Разработчик
Олег Ларионов
Разработчик
Анастасия Малахова
Дизайнер
Александр Тоболь
Технический директор
Наталья Толстова
Руководитель группы тестирования
Алексей Черепененков
Арт-директор
Екатерина Ямщикова
Специалист по тестированию
Алексей Яничкин
Дизайнер