作者｜郭吉安

9月24日，快手直播全站上線(xiàn)“AI萬(wàn)象”系列禮物，由可靈AI與直播技術(shù)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)。這項(xiàng)禮物支持主播和粉絲上傳真人照片，選擇對(duì)應(yīng)的AI模板，付費(fèi)獲取特定的真人形象禮物特效。

娛樂(lè)資本論觀察發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前AI萬(wàn)象系列禮物并沒(méi)有獨(dú)立版塊，也不位于核心的推薦位，只是在一眾禮物中具備小小的“AI”角標(biāo)提醒。在兩個(gè)月的不斷調(diào)試完善中，第一期AI萬(wàn)象迭代出數(shù)個(gè)新模版，目前，幾款比較受用戶(hù)喜歡的模版分別為天使之翼、告白玫瑰、驚喜煙花、浪漫比心和至尊王座，標(biāo)價(jià)從299快幣（29.9元）到1888快幣（188.8元）不等。

“用戶(hù)參與度極大超出我們的預(yù)期，原本我們以為首日能有幾千人就很不錯(cuò)了，實(shí)際上第一天付費(fèi)制作送出量便超過(guò)10萬(wàn)次。我們以活動(dòng)的形式上線(xiàn)，并沒(méi)有預(yù)熱，原本心態(tài)是看鏈路能不能跑通，沒(méi)想到的是，上了后發(fā)現(xiàn)不用下了，用戶(hù)很喜歡?！笨焓种辈セ顒?dòng)負(fù)責(zé)人魏玉龍表示。

11月21日，“AI萬(wàn)象”第二期在快手直播上線(xiàn)。相比第一期禮物，第二期產(chǎn)品數(shù)量上線(xiàn)起便擴(kuò)充到10款以上，動(dòng)態(tài)展示、互動(dòng)效果以及美學(xué)外觀也有明顯進(jìn)化。第二期新的AI特效禮物不止可以改變面孔，也可以針對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化定制。據(jù)悉，在今年剛啟動(dòng)的快手年度盛典活動(dòng)中，前三天就有近2萬(wàn)名主播收到“AI萬(wàn)象”生成的禮物。

這遠(yuǎn)不止一份升級(jí)版的虛擬禮物那么簡(jiǎn)單，“AI萬(wàn)象”的應(yīng)用，是依托可靈底層能力開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品在直播間首次大規(guī)模落地。

在娛樂(lè)直播間這一特殊的場(chǎng)域中，用戶(hù)有著明確的付費(fèi)心智；同時(shí)也更重視新鮮的創(chuàng)意，對(duì)AI內(nèi)容具備較高容錯(cuò)度；AIGC定制化禮物的千人千面式體驗(yàn)也讓轉(zhuǎn)化鏈路更為流暢，用戶(hù)留存率極高……

這場(chǎng)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)如何瞄向了直播間場(chǎng)景？在整個(gè)落地過(guò)程中，快手直播團(tuán)隊(duì)是怎樣一路闖關(guān)成功的？近日，我們與快手直播活動(dòng)負(fù)責(zé)人魏玉龍、技術(shù)團(tuán)隊(duì)陳曦、設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)海生進(jìn)行了獨(dú)家對(duì)話(huà)，嘗試為所有AI領(lǐng)域從業(yè)者，提供一份“探索”指南。

從小可愛(ài)到“大可AI”，為什么可靈首次落地選在快手直播間？

2016年初，快手禮物剛剛上線(xiàn)。彼時(shí)首批禮物只是簡(jiǎn)單的圖標(biāo)形態(tài)——小紅心、小啤酒等，因此被命名為“小可愛(ài)”，也開(kāi)啟了直播社區(qū)文化的表達(dá)演進(jìn)。

如今近十年過(guò)去，“小可愛(ài)”升級(jí)為“大可AI”，在大模型可靈的能力輔助下，“AI萬(wàn)象”系列禮物擁有了千人千面的定制化體驗(yàn)，真正成為了個(gè)人興趣的多元載體，創(chuàng)造了更具“自主意識(shí)”的社交參與熱潮。

某種程度上，可靈AI與快手直播的合作，更像是一次順理成章的“雙向奔赴”。

首先，隨著消費(fèi)者個(gè)性化體驗(yàn)的升級(jí)，用戶(hù)對(duì)于直播間定制禮物的需求也愈發(fā)迫切。

用戶(hù)在看直播過(guò)程中，禮物是核心的付費(fèi)表達(dá)載體，也是相較于點(diǎn)贊、評(píng)論更深度的互動(dòng)。禮物特效的變化、不同的占屏比能吸引不同程度的注意力。隨著2018年“穿云箭”禮物的上線(xiàn)，快手逐漸形成一種直播社區(qū)文化，禮物推動(dòng)了用戶(hù)線(xiàn)下社交的線(xiàn)上化表達(dá)，也在豐富的場(chǎng)景和身份交互中衍生出越來(lái)越多的現(xiàn)實(shí)需求。

但技術(shù)能力一直是個(gè)性化參與的巨大約束。典型例如行業(yè)早期，在直播碼流不穩(wěn)、畫(huà)質(zhì)尚為720P的時(shí)代，長(zhǎng)期直播都會(huì)面臨手機(jī)發(fā)熱、閃退等問(wèn)題，這一階段，禮物的渲染十分受限，不少高級(jí)特效禮物在送出時(shí)，甚至?xí)霈F(xiàn)卡頓情況。

而后，隨著硬件、軟件端的升級(jí)，越來(lái)越多禮物模版隨之誕生，用戶(hù)選擇不斷豐富。而大模型“文生圖”、“圖生圖”能力的穩(wěn)定，特效禮物逐步實(shí)現(xiàn)了文字和局部背景的“定制化”，即通過(guò)現(xiàn)有的微粒子動(dòng)效，批量生成各種個(gè)性化祝福語(yǔ)。

這個(gè)階段，快手直播團(tuán)隊(duì)琢磨的重點(diǎn)，便在于如何讓用戶(hù)的個(gè)性化需求，真正的“動(dòng)起來(lái)”，以視頻特效的方式，完成品質(zhì)新升級(jí)。而今年下半年，可靈AI的升級(jí)恰恰解開(kāi)了拴住創(chuàng)意和腦洞的生產(chǎn)力大鎖。

隨著可靈AI迭代出視頻生成可靈2.0和2.5 Turbo 模型，其在文生視頻、圖生視頻兩大領(lǐng)域的功能進(jìn)一步升級(jí)，速度更快、成本更低、成功率更高，性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)更加凸顯，也被直播團(tuán)隊(duì)迅速關(guān)注。

“對(duì)于更廣泛的C端用戶(hù)來(lái)說(shuō)，體驗(yàn)感至關(guān)重要。以往可靈AI面向的創(chuàng)作者有明確的內(nèi)容生產(chǎn)目標(biāo)，可以接受多生成幾次，但C端用戶(hù)一旦一次體驗(yàn)不好就會(huì)迅速流失。今年，新版本的出現(xiàn)有效拓寬了技術(shù)邊界，也讓我們可以更大膽地突破體驗(yàn)邊界。”魏玉龍表示。

于是，從單人照片穩(wěn)定生成視頻，再到雙人加雙鏡頭的自動(dòng)剪輯和視頻生成，快手直播技術(shù)團(tuán)隊(duì)迅速將可靈AI技術(shù)在直播間進(jìn)行調(diào)試落地。在這一過(guò)程中，除了愈發(fā)穩(wěn)定的生成率，成本上的解放也尤為驚喜。

“此前我們也開(kāi)放過(guò)私人定制禮物通道，那時(shí)候一個(gè)定制化的十秒左右特效禮物，從生產(chǎn)到上線(xiàn)需要數(shù)十萬(wàn)成本。但如今在大模型的助力下，一個(gè)禮物的成本可以控制在幾塊錢(qián)?！蔽河颀堈f(shuō)。

更值得關(guān)注的是，直播間場(chǎng)域?qū)τ诖竽Ｐ虲端應(yīng)用的天然適配度。一直以來(lái)，視頻大模型的廣泛落地核心難點(diǎn)之一便在于成本，國(guó)內(nèi)很多付費(fèi)訂閱產(chǎn)品都有較高的規(guī)模滲透門(mén)檻。但直播間的用戶(hù)已經(jīng)經(jīng)過(guò)了一輪篩選，天然具備付費(fèi)心智。

同時(shí)，相比效果要多么流暢，細(xì)節(jié)要多么真實(shí)，直播間受眾更在意的是這個(gè)特效是不是足夠有趣?？鋸堃稽c(diǎn)來(lái)看，即使有一些生成端的失誤，例如出現(xiàn)了三條腿的動(dòng)物，對(duì)于用戶(hù)而言，反而會(huì)產(chǎn)生一種小概率的獲得感，更可以依靠趣味梗的方式收獲更多關(guān)注。

顯然，這種對(duì)于內(nèi)容表達(dá)獨(dú)特性和創(chuàng)意度的需求，也恰恰規(guī)避了大模型在細(xì)節(jié)上不夠完美等問(wèn)題，為AI萬(wàn)象的大范圍鋪開(kāi)，提供了一片沃土。

兩個(gè)月完成落地，重構(gòu)禮物技術(shù)鏈，AI萬(wàn)象如何“步步闖關(guān)”？

在今年的1024程序員節(jié)上，快手科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官程一笑曾公開(kāi)表示：“隨著AI技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)中的普遍觀點(diǎn)是AI的應(yīng)用將會(huì)變得更加普適，目前的競(jìng)爭(zhēng)在于誰(shuí)能把AI技術(shù)與具體的應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合得更好?！?/p>

AI萬(wàn)象的落地，便是快手在“各種約束下將模型能力落地”的一次嘗試。魏玉龍用“唐僧取經(jīng)”來(lái)形容整個(gè)過(guò)程，“需要在應(yīng)用端解決一個(gè)個(gè)問(wèn)題，過(guò)九九八十一難，有一難沒(méi)攻克就沒(méi)法到達(dá)彼岸。模型可用率、帶寬成本、網(wǎng)絡(luò)加載、細(xì)節(jié)品控、主播授權(quán)、風(fēng)控審核、支付鏈路……AI大模型在C端應(yīng)用的鏈路中有很多卡點(diǎn)，只有把這些東西通過(guò)產(chǎn)品方案一件件解決，AI萬(wàn)象才能上線(xiàn)?！?/p>

令人震驚的是快手直播團(tuán)隊(duì)的超強(qiáng)行動(dòng)力。據(jù)悉，從具備初期方案再到9月24日搭載活動(dòng)在全站上線(xiàn)，AI萬(wàn)象的落地時(shí)間控制在了一個(gè)月內(nèi)?！拔觳黄?，我們擁有很強(qiáng)的決心，所以整個(gè)直播技術(shù)團(tuán)隊(duì)抽調(diào)了大量的技術(shù)資源支持，進(jìn)行迅速執(zhí)行?！敝辈セ顒?dòng)技術(shù)負(fù)責(zé)人陳曦告訴我們。

首先需要解決的是量級(jí)問(wèn)題。此前，可靈AI主要面向?qū)I(yè)用戶(hù)，但如今落地直播間，一下子便會(huì)進(jìn)入億級(jí)DAU的用戶(hù)群，想要能承擔(dān)龐大量級(jí)用戶(hù)群的同時(shí)使用，對(duì)算力資源也提出了新要求。

“我們需要通過(guò)技術(shù)手段，扛住AI禮物在直播間并發(fā)制作的問(wèn)題。這涉及到大量工程細(xì)節(jié)。經(jīng)過(guò)反復(fù)調(diào)試和上線(xiàn)后的不斷優(yōu)化，如今我們逐漸適應(yīng)大量用戶(hù)的同時(shí)需求，用戶(hù)生成一款萬(wàn)象禮物制作時(shí)間可以控制在三分鐘內(nèi)?！标愱卣f(shuō)。

其次便是解決生成效果問(wèn)題。在可靈AI的能力基礎(chǔ)上，直播技術(shù)團(tuán)隊(duì)需要不斷調(diào)試，對(duì)大模型本身的自由度進(jìn)行調(diào)控，確保其產(chǎn)出內(nèi)容的正向和可用率?！拔覀冃枰獜募夹g(shù)上拔高禮物展示的上限，讓它的觀感更接近設(shè)計(jì)師制作禮物的效果。同時(shí)過(guò)濾掉大模型的失敗產(chǎn)出，保證用戶(hù)到手的良品率?！?/p>

在生成效果調(diào)控中，內(nèi)容合規(guī)化、指令極簡(jiǎn)化是快手直播團(tuán)隊(duì)尤為看重的。

據(jù)悉，在AI萬(wàn)象應(yīng)用時(shí)，快手會(huì)通過(guò)指令進(jìn)行基礎(chǔ)的“底線(xiàn)攔截”，即對(duì)違反法律法規(guī)、涉及侮辱的顯著負(fù)向內(nèi)容和明顯涉及侵權(quán)的內(nèi)容進(jìn)行攔截。同時(shí)，還會(huì)將AI納入評(píng)判體系，實(shí)現(xiàn)“用AI監(jiān)督AI”，基于美學(xué)判斷訓(xùn)練大模型產(chǎn)生基礎(chǔ)美學(xué)認(rèn)知。

當(dāng)然，設(shè)置底線(xiàn)攔截并不意味著放棄自由度。在魏玉龍看來(lái)，直播小場(chǎng)景最核心的特質(zhì)便在于深度交互，就像大量惡搞表情包的走紅，直播中的“梗系禮物”本身便有可能成為增長(zhǎng)點(diǎn)。

“用戶(hù)的情緒價(jià)值在社交場(chǎng)景下不止是純正向寓意，還可能是有趣、有梗、抽象的東西，這也是UGC的魅力，某種程度上，社交關(guān)系越深，才越有惡搞的可能。在禮物場(chǎng)景下，這也是用戶(hù)自由表達(dá)的一種選擇。”魏玉龍說(shuō)。

同時(shí)，在現(xiàn)階段，快手直播團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持不給AI萬(wàn)象設(shè)置太多使用門(mén)檻，盡可能讓用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的選擇生成流暢的內(nèi)容，提升C端消費(fèi)者的“使用下限”。因此，在AI萬(wàn)象一個(gè)看似簡(jiǎn)單的模版背后，是快手直播團(tuán)隊(duì)預(yù)先拆解出的大量指令。以二期上線(xiàn)的部分模版為例，其背后是近百行的AI生成提示詞。

“在生成一個(gè)AI禮物時(shí)，用戶(hù)上傳的圖片不是直接交給可靈AI，而是經(jīng)過(guò)了文生文、文生圖、圖生視頻等多個(gè)步驟。想要確保良品率，一定要對(duì)原有環(huán)節(jié)進(jìn)行拆解，在里面加入很多關(guān)鍵提示詞，但這些都是隱形的，不能暴露給用戶(hù)。就像我們不能給大家一個(gè)很復(fù)雜的儀表，而是要直接提供一輛自動(dòng)擋的車(chē)?！标愱厝绱诵稳菡{(diào)試過(guò)程。

除此之外，為了確保AI禮物的加載問(wèn)題，快手直播團(tuán)隊(duì)還重構(gòu)了禮物的播放邏輯，將其從原本的下載至手機(jī)端改為全部遷移至云上；為了確保在提升自由度的同時(shí)維持較高良品率，快手直播團(tuán)隊(duì)也在不斷增強(qiáng)用戶(hù)意圖識(shí)別能力、調(diào)試生產(chǎn)效果……

“AIGC是一種全面改造的趨勢(shì)。因?yàn)榭伸`AI的介入，整體的產(chǎn)能向無(wú)限發(fā)展，直播禮物的運(yùn)營(yíng)體系都可能被改造。所以一定會(huì)推翻很多原有的東西，用AIGC邏輯重做一遍。這一切會(huì)導(dǎo)向最終的結(jié)果：大家都能被更多豐富的東西包裹?！标愱卣f(shuō)。

AI萬(wàn)象下一步：創(chuàng)意表達(dá)的無(wú)限下放

目前，除了進(jìn)一步優(yōu)化AI萬(wàn)象技術(shù)，探索自由度和良品率之間的平衡，快手直播團(tuán)隊(duì)還將重點(diǎn)放在了創(chuàng)意采集上。到底什么是站內(nèi)用戶(hù)更喜歡的AI創(chuàng)意模板？大家會(huì)更希望獲得哪些定制化場(chǎng)景和動(dòng)效？設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)正結(jié)合站內(nèi)用戶(hù)反饋，不斷進(jìn)行調(diào)試。

“我們推出的特效設(shè)計(jì)，是契合快手直播用戶(hù)與主播對(duì)禮物創(chuàng)意的偏好特點(diǎn)——大家更喜歡直給、超現(xiàn)實(shí)的概念和物象，營(yíng)造突破現(xiàn)實(shí)邊界的場(chǎng)景表達(dá)。禮物特效需要成為直播間的 ‘氛圍引爆點(diǎn)’：通過(guò)構(gòu)建超現(xiàn)實(shí)畫(huà)面，既滿(mǎn)足了用戶(hù)對(duì)新鮮體驗(yàn)的期待，更強(qiáng)化了直播間的視覺(jué)張力與互動(dòng)氛圍?！笨焓种辈ピO(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人海生告訴娛樂(lè)資本論。

當(dāng)然，與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景結(jié)合的“錨點(diǎn)”同樣重要。據(jù)悉，在后續(xù)開(kāi)發(fā)中，AI萬(wàn)象也將結(jié)合更多生活、旅游、節(jié)點(diǎn)場(chǎng)景，打造創(chuàng)意模版?！皬脑O(shè)計(jì)角度來(lái)看，我們會(huì)傾向于基于一個(gè)場(chǎng)景做一些定制化的‘盲盒’，或是一個(gè)系列下的獨(dú)有變化。例如站內(nèi)比較受歡迎的煙花或無(wú)人機(jī)系列，不同的用戶(hù)可以針對(duì)煙花做不同的造型，這些可以創(chuàng)造豐富的選擇?！?/p>

這一過(guò)程中，把握好超現(xiàn)實(shí)與真實(shí)感之間的“度”十分重要。

虛擬禮物的時(shí)長(zhǎng)從5秒到十幾秒不等，足夠形成一段內(nèi)容表達(dá)。在AI萬(wàn)象中，特效禮物不僅僅是傳統(tǒng)的貴重物——例如炫酷的跑車(chē)或郵輪，還需要結(jié)合主播本身的人設(shè)、內(nèi)容進(jìn)行有利于提升直播間氛圍的內(nèi)容化傳遞。

“生活中的場(chǎng)景和故事，是設(shè)計(jì)創(chuàng)意靈感的來(lái)源。真實(shí)的場(chǎng)景或物象直接作為虛擬禮物，往往會(huì)有違和感，而我們需要把原始物象進(jìn)行抽象提煉和風(fēng)格化處理。我們真正想讓用戶(hù)感受到的，是送禮物或者收禮物的時(shí)候，既能有真實(shí)感的共鳴、又有投射到夢(mèng)想中歡樂(lè)的體驗(yàn)?！焙Ｉ硎尽?/p>

現(xiàn)階段，快手直播團(tuán)隊(duì)的步履依然穩(wěn)健。以無(wú)模板化創(chuàng)意生成禮物特效為例，短時(shí)間內(nèi)，快手直播計(jì)劃一步步豐富用戶(hù)的操作指令，盡可能顧及最廣譜用戶(hù)的接受度。

“此刻我們還是期望用戶(hù)更接近原本的體驗(yàn)。畢竟體驗(yàn)成本越低，遷移成本越低，大家在直播場(chǎng)景的核心訴求還是實(shí)時(shí)互動(dòng)，我們會(huì)逐步篩選有意愿做設(shè)計(jì)和呈現(xiàn)的用戶(hù)開(kāi)放更多的創(chuàng)作自由度?！蔽河颀埍硎?。

這樣的節(jié)奏感，也正如他對(duì)于AI萬(wàn)象KPI的理解和階段性拆解：終極目標(biāo)是基于生產(chǎn)工具成本降低帶來(lái)的創(chuàng)意增加和體驗(yàn)提升，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)獲得整體收入增長(zhǎng)。但在具體執(zhí)行過(guò)程中，會(huì)拆解為體驗(yàn)和留存率，“留給它慢慢成長(zhǎng)的空間”。

綜合來(lái)看，AI萬(wàn)象的落地，為市面上一眾AI大模型的C端變現(xiàn)提供了一條思路：無(wú)需死磕復(fù)雜、完美的內(nèi)容，從日常需求和特定場(chǎng)景切入，或許會(huì)收獲意想不到的驚喜。

某種程度上，這恰恰體現(xiàn)AI大模型的本質(zhì)——打破技術(shù)壁壘、解放生產(chǎn)力、通過(guò)納入更多的創(chuàng)意人才，激發(fā)更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。