人工智能在很多领域有着广泛的应用，近年来在短视频领域出现了利用 AI，尤其是深度学习技术生成图像或视频的应用，吸引了业内广泛关注。基于 AI 的生成式技术区别于传统生成式技术最大的亮点之一就是真实，如变老、变小孩、AI 换脸等，可以达到人眼几乎分辨不出真假的效果。深度学习的一个显著特点是计算量大，尤其在生成式技术方面，需要大量的算力完成从一个数据分布到另一个数据分布的映射，且受到移动设备算力的限制，要在端上做到实时是非常困难的。另外，如何提高卷积神经网络生成结果的质量以及提升时序可控性也是一个挑战。本次分享将会为大家介绍 AI 生成式技术的基本原理，以及如何通过技术创新完成算法从研发到落地的过程。 

内容大纲

1. AI 生成式技术介绍

• AI 生成式技术研发到落地的流程
• GAN 简介
• AI 生成式技术难点

2. AI 生成式技术在快手平台的应用

• AI 助力快手魔法特效
• AI 生成式技术在快手春晚活动中的应用

3. 快手自研 AI 生成式技术亮点

• 计算量压缩
• 生成质量提升

4. 未来展望

听众受益

1. 了解 AI 生成式技术如何从研发到落地，当中有哪些难点和亮点
2. 了解 AI 生成式技术在快手平台的应用，及其潜在价值

适合人群

想了解人工智能尤其深度学习方面的知识的人群。