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| 本文作者： 劉偉 | 2018-11-06 16:50 |
近兩年異軍突起的短視頻，不僅成了新的流量洼地，也是電商平臺上商家展示商品的“利器”。據統計，截至今年8月，使用短視頻形式展示的商品比重已占到淘寶商品總量的42%。
對于需要展示大量商品的商家來說，如何快速高效地制作商品展示短視頻成了他們的新煩惱。
為了解決這一問題，阿里巴巴和浙江大學聯合實驗室在雙11來臨前夕共同推出了一款AI新物種——Alibaba Wood。這款產品通過AI技術，在1分鐘內就可以制作200個商品展示短視頻。此外，它還首次使用了音樂情感分析技術——接到視頻音樂需求后，Alibaba Wood會自動匹配音樂的風格、節奏、情感、韻律等，找尋最適合商品的視頻音樂方式。
有了Alibaba Wood作為幫手，今年參與天貓雙11的商家們從容淡定了許多。以森馬為例，今年雙11，森馬共有200多件商品需要制作展示短視頻，放在過去，這至少需要5個視頻制作者鏖戰2周才能完成。而現在使用Alibaba Wood，只需1分鐘就能輕松搞定。
森馬的試用結果顯示，用了Alibaba wood后，視頻制作成本降低了90%。與此同時，商品的成交轉化率提升了50%，加購轉化率提升了36.7%，每月增加收益近百萬元。
那么，如此強悍的短視頻制作“大師”到底是怎么煉成的呢？
據阿里巴巴介紹，Alibaba Wood內嵌了視頻圖片分析、視頻分割、短視頻知識圖譜、短視頻自動評估體系、視頻和音樂情感分析等多項核心算法技術，并結合了阿里現有的大量商品分析、標簽、購物趨勢、視頻觀看偏好等數據。
其中，尤為值得一提是Alibaba wood中首次使用的音樂情感分析技術。
一般而言，音樂屬性包括音樂的風格（Genre）和情感（Valence）兩個方面。關于音樂風格，業內并沒有統一的分類方式。Alibaba wood采用的是在線音樂網站"Free Music Archive”中作曲人共同認可的音樂風格分類模式，將音樂分成hip-hop、 pop、rock、folk、experimental、electronic、international、 instrumental八種風格。同時，Alibaba wood的研發團隊還愉悅度（Valence）為度量，對音樂情感進行了定義：正值表示開心、欣快等正向情感；負值表示悲傷、憤怒等負向情感。
以此為基礎，Alibaba wood的研發團隊下載了淘寶網中將近5萬個高銷量的服裝的視頻（包括34種風格），通過統計分析每種服裝風格下的音樂風格和情感信息，建立服裝風格到音樂屬性的映射關系。
比如，大數據分析發現，商家們對于“甜美”風格的服裝大多選擇民謠音樂，Alibaba wood就會將“甜美”與“民謠”、“正向情感”對應起來。目前，Alibaba wood已經能取代一般視頻制作者選擇音樂，這也是業內首次建立起了商品和人類情感之間的連接關系。
目前，Alibaba wood還在圍繞用戶購物情緒的喚醒度和愉悅度不斷進行優化，使消費者能更充分地了解商品的多種屬性，提供有價值的參考。
據阿里巴巴人機交互實驗室負責人傅利民透露，Alibaba wood已經積累了十余項專利，并入選了三篇頂會論文，同時也在構建全球首個泛短視頻領域的知識圖譜。
Alibaba Wood可以說是阿里巴巴人機自然交互實驗室聯合（阿里云）人工智能中心（Artificial Intelligence Center）和浙江大學IDEA實驗室發揮各自優勢的一次跨學科跨團隊合作典范。阿里巴巴充分利用了自身對于龐大電商用戶的場景表現力積累、用戶需求洞察、領先的機器學習與圖像識別、視頻分析等技術，浙大則發揮了其在短視頻知識圖譜、情感計算和音樂分析技術方面的深厚功力，共同推進了視聽語言和機器語言的融合，為阿里生態商品營銷視頻提供了一個優秀范本。
浙江大學國際設計研究院副院長、浙大-阿里IDEA Lab 負責人孫凌云表示，設計和AI的融合趨勢勢不可擋，阿里基于在商業場景和領先技術基礎不斷對于DesignAI探索和實踐，在不久的將來，會對傳統設計領域產生變革式的影響，不斷拓展設計領域的邊界。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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