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凯发k8国际娱乐官网首选|棋乐游戏|加快AIGC技术应用落地 盘点2023京东零

【概要描述】　　过去一年，围绕开放生态建设、低价心智等主要方向，京东零售技术团队持续攻坚。从百亿补贴、调整流量分配机制为用户提供低价品质好货，到简化商家进驻流程、优化商家体验，带动商家数量增长和平台生态活跃，再到将大模型结合到内部大量业务场景，探索效率提升……快速响应、助力业务的同时棋乐游戏，京东零售技术团队继续夯实增强自身能力、探索创新。 　　京东长期致力于通过前沿的数智化技术和算法，提高供应

凯发k8国际娱乐官网首选|棋乐游戏|加快AIGC技术应用落地 盘点2023京东零

【概要描述】　　过去一年，围绕开放生态建设、低价心智等主要方向，京东零售技术团队持续攻坚。从百亿补贴、调整流量分配机制为用户提供低价品质好货，到简化商家进驻流程、优化商家体验，带动商家数量增长和平台生态活跃，再到将大模型结合到内部大量业务场景，探索效率提升……快速响应、助力业务的同时棋乐游戏，京东零售技术团队继续夯实增强自身能力、探索创新。 　　京东长期致力于通过前沿的数智化技术和算法，提高供应

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　　过去一年ღღ★◈，围绕开放生态建设ღღ★◈、低价心智等主要方向ღღ★◈，京东零售技术团队持续攻坚ღღ★◈。从百亿补贴ღღ★◈、调整流量分配机制为用户提供低价品质好货ღღ★◈，到简化商家进驻流程ღღ★◈、优化商家体验ღღ★◈，带动商家数量增长和平台生态活跃ღღ★◈，再到将大模型结合到内部大量业务场景ღღ★◈，探索效率提升……快速响应ღღ★◈、助力业务的同时棋乐游戏ღღ★◈，京东零售技术团队继续夯实增强自身能力ღღ★◈、探索创新ღღ★◈。

　　京东长期致力于通过前沿的数智化技术和算法ღღ★◈，提高供应链效率ღღ★◈。2023年ღღ★◈，智能供应链团队提出并应用了端到端库存管理技术和可解释AI技术ღღ★◈，显著提升了补货决策的精准度ღღ★◈，实现更快的库存周转和更高效的供应链决策ღღ★◈、协同ღღ★◈。前者入围2023年弗兰兹厄德曼奖决赛ღღ★◈，后者入围2024年Gartner Power of the Profession供应链流程与技术创新奖决赛ღღ★◈，也是该奖项此次评选唯一亚洲入围者ღღ★◈。

　　传统的库存补货方法多采用先预测再优化的两步式方案ღღ★◈，导致预测和优化阶段割裂ღღ★◈。智能供应链团队提出端到端库存管理技术ღღ★◈，基于深度神经网络模型ღღ★◈，直接根据原始的历史数据输出最优补货建议ღღ★◈，将预测和优化问题一步式解决ღღ★◈，通过缩短决策链降低了累积误差ღღ★◈，提升决策的准确度ღღ★◈。

　　另一项痛点问题是需求预测和补货策略的解释性不足ღღ★◈，导致一线采销人员和供应商对补货建议的实际采纳率很低ღღ★◈。为此智能供应链团队首提可解释AI技术ღღ★◈，实现预测流程白盒化ღღ★◈，利用残差网络等前沿深度网络技术ღღ★◈，对模型输出的建议加以清晰明确的归因和阐释ღღ★◈，构建可解释性ღღ★◈、自适应ღღ★◈、高扩展性的预测模型框架ღღ★◈，从而使下游业务人员可以清晰理解预测流程和结果ღღ★◈。

　　以这两项技术为基础的自动补货系统ღღ★◈，已实现超过85%的自动化率ღღ★◈。目前京东在自营商品SKU数量超过1000万的基础上ღღ★◈，实现采购自动化率超过85%ღღ★◈，平均现货率超过95%ღღ★◈，库存周转天数降至近30天ღღ★◈，在全球范围达到领先水平ღღ★◈。

　　当前ღღ★◈，商家经营和营销进入存量博弈ღღ★◈、精耕细作阶段ღღ★◈，对广告营销技术也提出了通过技术创新提高人货匹配的效率的核心要求ღღ★◈。京东零售广告研发部坚持创新ღღ★◈，取得了多项突破性技术进展ღღ★◈，共发表顶会论文17篇ღღ★◈，累计提交专利申请一百多篇ღღ★◈。

　　（1）将隐私合规保护下的预训练技术应用于用户和商品理解算法创新ღღ★◈，在合规前提下凯发国际ღღ★◈。ღღ★◈，借助多方安全计算ღღ★◈、群体建模技术来解决数据匮乏问题ღღ★◈，提出序列摘要技术ღღ★◈，成功将精排模型的序列交互建模部分前置到排序模型之前ღღ★◈，将行为序列的长度提升到万级别ღღ★◈，提升了对用户兴趣的刻画能力ღღ★◈。以行业知识+预训练的方式引入非ID类电商特征ღღ★◈，在避免数据组合爆炸的同时解决稀疏表征问题提升泛化能力ღღ★◈，是目前电商领域最大的预训练模型之一ღღ★◈，并提出生成式对比学习序列预训练方案ღღ★◈，提升新品刻画力ღღ★◈。建设排序大模型（参数量达数百亿）提升模型容量ღღ★◈，成为京东零售最大在线排序实时模型ღღ★◈，并提出了基于数据先验的增量学习框架ღღ★◈，实现了分钟级更新感知ღღ★◈，有效提升在线学习模型对用户行为变迁的建模能力ღღ★◈。

　　（2）巨幅增长的数据和愈发复杂的算法对算力提出了更高要求ღღ★◈，广告技术团队将业务ღღ★◈、算法ღღ★◈、工程进行了co-design推进建设新一代算力体系ღღ★◈。主要体现在ღღ★◈：异构算力的应用探索与实践ღღ★◈、弹性动态算力分配能力ღღ★◈、新一代模型算力系统ღღ★◈。CPU+GPU异构硬件技术上ღღ★◈，突破业界GPU调度难题ღღ★◈，实现了多流多组范式ღღ★◈，根据算力负载实现多流多组的动态分配ღღ★◈，GPU硬件利用率达到理论上限ღღ★◈，比TensorFlow调度提升2倍+吞吐能力ღღ★◈。

　　2023年ღღ★◈，大语言模型绝对是整个技术圈最被热议的话题之一ღღ★◈，关键方向之一是如何将大型语言模型的强大能力融入实际业务ღღ★◈、产生业务价值ღღ★◈。京东零售九数算法中台推出了一整套大语言模型应用解决方案ღღ★◈，一种融合ReAct框架ღღ★◈、SFT（指令微调）与RAG（检索增强生成）技术的应用框架ღღ★◈，支持大语言模型学习领域知识ღღ★◈，并提升自主决策能力及信息处理的精确度ღღ★◈，帮助业务人员高效完成大语言模型的微调ღღ★◈、部署和应用ღღ★◈，快速落地业务场景ღღ★◈。

　　通过自研大语言模型高效微调（SFT）框架ღღ★◈，京东内部可以支持大语言模型高效学习领域知识ღღ★◈，并通过编译优化ღღ★◈、算子优化ღღ★◈、网络和IO优化ღღ★◈，提升训练性能40%+ღღ★◈，并且支持70B+超大规模模型微调ღღ★◈。在信息检索方面ღღ★◈，建设了Embedding无损高性能信息压缩能力ღღ★◈，打通大模型应用开发框架和向量数据库Vearchღღ★◈，实现信息检索效率大幅提升ღღ★◈。在复杂业务模型自主规划层面ღღ★◈，基于ReAct范式构建Agent LLMღღ★◈，帮助大语言模型理解上下文ღღ★◈，精确把握用户意图ღღ★◈，并在复杂情况下做出决策ღღ★◈、执行任务和使用工具ღღ★◈。

　　目前ღღ★◈，已在包括知识问答自动化工程ღღ★◈。ღღ★◈、用户增长ღღ★◈、舆情风险挖掘ღღ★◈、数据分析等多个业务场景应用ღღ★◈，加速了业务智能化升级ღღ★◈。

　　打造前沿的搜索推荐领域技术ღღ★◈，实现用户与商家之间的精准高效连接ღღ★◈，一直是京东零售搜推团队的关注重点ღღ★◈。2023年ღღ★◈，通过导购体系的一体化升级ღღ★◈，集成了导购路径引导和算法匹配技术ღღ★◈，解决了一系列技术难题ღღ★◈，技术成果沉淀数十篇专利和行业顶会论文ღღ★◈。

　　面对导购场景模型和样本数据的分散以及用户反馈数据稀疏问题ღღ★◈，区别于行业里常见的数据增强等解决方案ღღ★◈，创新地提出了预训练-微调范式ღღ★◈，对session链路中的用户行为进行精准预测ღღ★◈，随后在各个导购场景的用户反馈数据上进行微调ღღ★◈，显著提升了流量分发的准确性ღღ★◈。

　　在主图及属性卖点个性化分发从0到1的建设中ღღ★◈，一方面优化分发能力ღღ★◈，一方面通过“模型+策略”的协同ღღ★◈，既构建了高效的优选模型ღღ★◈，又根据自身数据特性设计了独特的负向属性值过滤策略ღღ★◈，极大化提升用户体验ღღ★◈。

　　面对图像搜索的高精准度挑战ღღ★◈，我们将图搜召回任务建模为一个涉及千万级图片百万级ID数据的Re-ID任务ღღ★◈，并通过利用多损失联合监督ღღ★◈，显著提升了模型特征学习的判别力ღღ★◈。为了应对数据巨量化和模型复杂化趋势ღღ★◈，在算力优化方面ღღ★◈，通过分布式模型并行技术和稀疏分类采样策略ღღ★◈，大幅提升了GPU显存效率和模型训练速度ღღ★◈。

　　去年ღღ★◈，我们自主设计并实现了新一代交互式引擎系统ღღ★◈，上线了AIGC应用京言ღღ★◈。通过反馈式prompt优化ღღ★◈、session切分ღღ★◈、人类偏好指令对齐增强以及弹性多路检索等创新技术ღღ★◈，持续探索为用户提供高效便捷购物体验ღღ★◈。

　　2023年初ღღ★◈，京东发布“春晓计划”ღღ★◈，扩展百万量级的商家进入平台ღღ★◈。京东以往的商家系统以服务企业用户为主ღღ★◈，业务模式众多ღღ★◈、复杂性很高ღღ★◈，但新加入的有大量个人商家ღღ★◈。如何兼顾原有复杂业务逻辑ღღ★◈，又能快速打造适应大量个人商家移动化棋乐游戏ღღ★◈、简约化办公需求的运营系统？如何能简化运营和快速交付ღღ★◈、保障商家规模的快速扩展及商家体验提升凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，成为京麦商家系统面临的主要挑战ღღ★◈。

　　为此ღღ★◈，移动端系统整合原生ღღ★◈、Flutter和Taro技术ღღ★◈，实现功能间的无缝调用ღღ★◈，提高业务功能的快速交付和互通能力ღღ★◈，同时以内置的一体化UI组件确保交互设计与实现的统一ღღ★◈；商家入驻环节应用OCRღღ★◈、RPA及大模型语义理解能力进行智能化ღღ★◈、自动化的审核ღღ★◈，提高入驻效率ღღ★◈；商品管理环节结合多模态大模型棋乐游戏棋乐游戏ღღ★◈、海量相似商品主体检索和结构化数据OCR识别等技术ღღ★◈，智能生成商品基础信息ღღ★◈；商品营销上首推【主图浮层】功能ღღ★◈，即通过动态加载营销利益点实时合成主图技术ღღ★◈；履约ღღ★◈、售后ღღ★◈、结算正逆向交易环节ღღ★◈，采用PaaS化插件业务流程扩展ღღ★◈、规则计算引擎动态配置等技术方式快速支持个人小店运营模式ღღ★◈。

　　这些深度改造ღღ★◈，大大提高商家入驻效率ღღ★◈，个人店入驻时间缩短至约4分钟ღღ★◈，普通店15分钟ღღ★◈，企业店3个工作日内ღღ★◈；商品管理环节ღღ★◈，商家只需维护库存和价格即可轻松完成商品上架ღღ★◈；营销信息便捷推送凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，共同助力商家打造“更快运营ღღ★◈、更好服务ღღ★◈、更省成本”的开店体验ღღ★◈。

　　电商创意素材中包含了大量的商品直观信息ღღ★◈，优秀素材不仅能快速吸引消费者ღღ★◈，还可以建立起情感联系ღღ★◈。然而现有创意大多依赖人工制作ღღ★◈，存在效率和成本的限制ღღ★◈。京东零售技术团队基于AIGC技术ღღ★◈，在图片ღღ★◈、文案ღღ★◈、图文创意等方面进行了技术突破ღღ★◈，实现了高质量广告创意的自动生成ღღ★◈。

　　图片创意上ღღ★◈，技术团队提出通过类别生成器实现大规模背景生成ღღ★◈，并使用个性化生成器从参考图像学习个性化风格ღღ★◈，在保持个性化风格的同时能够生成高质量的不同类别背景ღღ★◈；文案创意上ღღ★◈，基于大语言模型通识ღღ★◈，结合商详OCR卖点挖掘ღღ★◈、标题ღღ★◈、属性亮点词等电商数据ღღ★◈，通过模型fine-tuneღღ★◈、外挂知识库等方式ღღ★◈，实现了满足用户偏好的营销文案创意生成ღღ★◈；图文创意上ღღ★◈，提出了一种P&R框架并分为规划和渲染两个阶段凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，规划阶段考虑产品外观和文本语义特征ღღ★◈，使用PlanNet生成多样化ღღ★◈、合理的布局ღღ★◈，渲染阶段虑生成的布局和融合不同组件的空间关系ღღ★◈，使用RenderNet生成背景ღღ★◈。

　　以上技术突破成功解决了现有图片创意生成方法存在扩大生产规模时设计提示词的低效问题ღღ★◈，克服了为特定品牌定制个性化背景时描述细节风格的困难ღღ★◈，实现了创意化的图文生成ღღ★◈，超越已有的图像生成方法ღღ★◈，显著提升了设计效率并降低了制作成本ღღ★◈。相关创新性成果已在ACM MMღღ★◈、CIKMღღ★◈、ICME等顶会上发表多篇论文ღღ★◈。

　　近年来ღღ★◈，随着移动端设备软硬件能力的进步ღღ★◈，移动端的算力有了很大提升ღღ★◈，同时面向移动端的机器学习框架和模型轻量化技术越来越成熟ღღ★◈，端上的AI能力逐渐进入大众视野ღღ★◈，端智能在电商领域也开始逐步走向规模化应用ღღ★◈。通过持续探索ღღ★◈，京东零售技数中心团队创新突破了端侧高性能推理引擎ღღ★◈、端侧模型分发ღღ★◈、异构环境及复杂任务兼容等技术卡点ღღ★◈，完成了多个业务应用和落地ღღ★◈，并获得信通院边缘计算产业全景图行业认证ღღ★◈。目前均已集成端智能SDKღღ★◈，首页推荐ღღ★◈、搜索重排ღღ★◈、结算风控业务运行情况良好ღღ★◈，日推理次数已经突破亿级ღღ★◈，为用户带来了更好的互交体验ღღ★◈。

　　（1）高度量化压缩的端推理引擎ღღ★◈：手机端对加载推理引擎体积有严格限制ღღ★◈，既要引擎小ღღ★◈，也要支持多类型业务ღღ★◈。目前端侧推理引擎控制在1.9Mღღ★◈。

　　（2）高并发场景下的稳定性保障ღღ★◈：受限与手机端复杂异构的计算条件ღღ★◈，端侧推理稳定性是衡量端智能能力的核心因素凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈。目前端推理几十亿次/日ღღ★◈，推理成功率超过99%ღღ★◈。

　　（3）异构环境及复杂任务兼容性能力ღღ★◈：同一套引擎兼容Android/IOS/鸿蒙3套系统ღღ★◈，4种计算芯片ღღ★◈，支持多种类型模型凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，支持内部不同业务多线）云端协同的工程平台建设ღღ★◈：通过建设端侧PythonVM能力ღღ★◈，实现同一套代码逻辑云端共用ღღ★◈。建设了模型预加载和模型后加载等多种端模型分发和部署能力ღღ★◈，支持云端模型训练共用一套训练引擎能力ღღ★◈。

　　2023年集团安全ღღ★◈、集团大数据平台ღღ★◈、零售隐私计算团队从0到1共同打造了集团首个“安全屋”系统ღღ★◈，落地数据沙箱ღღ★◈、联邦学习ღღ★◈、多方安全计算等数据安全计算能力ღღ★◈，基于可信平行切面技术实现高效ღღ★◈、安全ღღ★◈、及可扩展的系统能力ღღ★◈，并无缝衔接集团内大数据基座ღღ★◈、算法基座和安全基座ღღ★◈，为集团内部数据共享应用ღღ★◈、外部数据合作等场景提供合规支撑ღღ★◈，成为集团数智化基础设施的重要板块ღღ★◈。

　　安全屋落地京东自研版本Hiveღღ★◈、Spark等安全计算引擎棋乐游戏ღღ★◈，确保业务层SQL逻辑ღღ★◈、UDF算子ღღ★◈、复杂数据ETL过程低感知切换ღღ★◈，兼具衍生数据脱敏ღღ★◈、衍生数据透明加密ღღ★◈、入出管控等技术手段ღღ★◈，保证数据“可用而不可见”ღღ★◈；构建了一套免入侵的安全切面控制技术将大数据平台与算法开发平台无缝打通ღღ★◈，对关键环节植入控制点实现同一个安全策略全局适用ღღ★◈；融合硬件安全TEEღღ★◈，提供内存级数据加密运算ღღ★◈，可有效保证运行时安全ღღ★◈，更深度消除恶意注入和通信窃取等安全隐患ღღ★◈；对原有ACLღღ★◈、RBAC权限管控模型进行升维扩展ღღ★◈，从技术架构上兼顾系统灵活性和安全管控的统一性ღღ★◈。

　　安全屋已经在集团内外项目中进行广泛应用ღღ★◈，包括精准营销ღღ★◈、金融风控ღღ★◈、成本分析等多个场景ღღ★◈。随着数据要素ღღ★◈、数据市场的进一步发展ღღ★◈，安全屋将在数据融合共享凯发k8官网下载客户端中心ღღ★◈，ღღ★◈、数据安全计算等领域发挥更重要的作用ღღ★◈。

　　京东自营和商家自运营模式ღღ★◈，以及伴随的多种运营视角ღღ★◈、多种组合计算ღღ★◈、多种销售属性等观测方法ღღ★◈，相较于行业同等量级ღღ★◈，数据处理的难度与复杂度都显著增加ღღ★◈。如何从海量的数据模型与数据指标中提升检索数据的效率ღღ★◈，降低数据存算的成本ღღ★◈，快速支撑业务的数据决策与分析ღღ★◈，是数据团队去年聚焦解决的核心课题ღღ★◈。过程中沉淀了多级加速引擎ღღ★◈、基于代价的智能物化策略ღღ★◈、基于One Metric的异构融合服务ღღ★◈、基于One Logic的离近在线转换凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，显著提升业务数字化决策效率ღღ★◈，也沉淀了多篇软著与多项技术专利ღღ★◈。

　　对于智能物化与数据加速ღღ★◈，行业普遍采用cube预计算+缓存模式ღღ★◈，京东创新性落地了基于主动元数据的口径定义以及基于数据消费场景与消费频次的正负反馈动态决策ღღ★◈，确保整个数据链路的存算分配趋向“当下最优”ღღ★◈，同时相较于粗粒度的物化策略ღღ★◈，模型生命周期参考存储代价配置ღღ★◈，数据查询链路根据RT表现动态寻址ღღ★◈，使得数据生产与数据消费形成交互反馈链路ღღ★◈，决策依据更丰富ღღ★◈，决策粒度更精准ღღ★◈。

　　基于图形语法和多端一体的可视化能力打造层面ღღ★◈，京东JMT数据可视化能力可以依托底层指标中台快速进行智能诊断与归因ღღ★◈，相较于tableau等头部解决方案ღღ★◈，融入了更多图形语法同时可灵活适配多端多场景ღღ★◈。

　　结合AIGC技术的智能数据问答系统chatBIღღ★◈，基于业务知识与数据资产的Prompt工程ღღ★◈，使用本地大模型SFT对实体进行embeddingღღ★◈，通过指标服务平台统一DSL取代了行业普遍NL2SQL的解决方案ღღ★◈，解决了人为意识到数据语言的转换难题ღღ★◈，所消耗芯片规模也优于行业水平ღღ★◈，在数据智能分析诊断系统里准确率大幅领先ღღ★◈。

　　以上核心技术通过23年的打磨与应用ღღ★◈，数据指标开发与共享效率大幅提升ღღ★◈，分析看板搭建时间从天级别缩短到小时级别ღღ★◈，且业务用户逐渐可以进行自交付ღღ★◈，解决了集中式研发的人力瓶颈ღღ★◈，日均指标消费频次从23年初的百万级别增长到年末的几千万ღღ★◈。未来还将在数据加速ღღ★◈、智能物化ღღ★◈、智能诊断ღღ★◈、大模型应用等方面持续深耕ღღ★◈，不断优化数据存算成本ღღ★◈，提升数据应用的效率ღღ★◈、体验ღღ★◈。

　　即时零售行业进入全品类小时达时代ღღ★◈，用户丰富且真实的使用场景切换构成了消费增长新趋势凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈，品牌需要进行全渠道优化ღღ★◈、重新配置资源ღღ★◈，寻找成本ღღ★◈、效率和体验的最优解ღღ★◈。在此背景下ღღ★◈，2023年ღღ★◈，京东到家正式发布LBS网格化运营工具“宏图系统”ღღ★◈，通过B2C+O2O全域数据分析ღღ★◈，实现人ღღ★◈、货ღღ★◈、场基于LBS网格化的供需精准高效匹配ღღ★◈，帮助品牌提升全渠道运营效率ღღ★◈，创造价值增量ღღ★◈。

　　基于京东+京东到家行业独特的B2C+O2O零售数字化能力ღღ★◈、数据沉淀ღღ★◈，宏图系统能够实现基于LBS的网格化洞察ღღ★◈、识别ღღ★◈、分析ღღ★◈、判断各个网格内的供需匹配情况ღღ★◈，并输出用户ღღ★◈、供给ღღ★◈、营销策略ღღ★◈。将京东数坊用户运营平台棋乐游戏ღღ★◈、京准通LBS流量运营平台ღღ★◈、京东到家完美门店系统等进行打通ღღ★◈，保障执行落地ღღ★◈。作为标准化产品ღღ★◈，宏图系统实现了服务模块的标准化ღღ★◈、数据处理全周期流程的标准化和前端页面的标准化ღღ★◈，同时解决了海量数据产出时效性与查询性能ღღ★◈、数据指标交叉计算与验证导致数据准确性问题ღღ★◈、数据安全保障和海量数据操作与渲染性能保障的技术难题ღღ★◈。

　　宏图系统作为京东到家数字化系统持续为品牌商技术赋能全渠道数字化升级ღღ★◈，提升C端获客能力ღღ★◈、降低B端获客成本ღღ★◈，实现全渠道营销提升ღღ★◈。同时基于网格视角对品牌供给情况进行追踪ღღ★◈，帮助链接品牌和商家ღღ★◈，从供给覆盖ღღ★◈、商品运营方面发现运营问题及机会ღღ★◈，为从品牌角度的商品铺货ღღ★◈，流通运营提供数字化的系统协同能力ღღ★◈。

　　3D建模的常见技术路径包括基于传统图形学的方案ღღ★◈、基于NeRF的深度学习方案ღღ★◈，但从商品展示的效果看ღღ★◈，想达到主流商详图片和视频质量的要求(PSNR40dB)都还有距离ღღ★◈。为此ღღ★◈，我们设计了一套全新技术方案ღღ★◈，针对3D商品展示场景重点突破ღღ★◈，可实现商详图片级展示质量ღღ★◈，并对不同材质ღღ★◈、形状的商品有更好的鲁棒性ღღ★◈。目前该方案已开展商家试点ღღ★◈，上线几百个SKUღღ★◈，在引单转化率上表现正向ღღ★◈。

　　3D建模的技术管线分为采集端ღღ★◈、服务端ღღ★◈、展示端ღღ★◈，除了核心建模算法ღღ★◈，我们对采集端ღღ★◈、展示端的用户体验有更多的投入ღღ★◈。为了保证采集端的便利性和高质量ღღ★◈，设计了一款采集APPღღ★◈，在该APP中实现了详实的用户指导ღღ★◈、准确的位姿估计ღღ★◈、运动模糊控制等功能ღღ★◈。在服务端ღღ★◈，自研了一套空间编码算法和全新的3D内容格式(.jdv)ღღ★◈，实现了高压缩ღღ★◈、高质量ღღ★◈、可交互ღღ★◈，将原始采集的400MB素材压缩到10MB以内ღღ★◈；设计了一套图像分割系统来提取干净的商品前景ღღ★◈，通过准确的位姿估计和容积变换方法来稳定输出效果ღღ★◈，涉及NeRF建模ღღ★◈、背景分割等算法ღღ★◈，实现了用户在复杂采集背景下的商品展示效果ღღ★◈。在展示端ღღ★◈，自研的空间解码器能够支持用户在商详主图上可交互式地自由查看商品3D展示ღღ★◈。目前仍在继续降低采集难度ღღ★◈、降低环境光照对展示效果影响等问题ღღ★◈。

　　凡是过往ღღ★◈，皆为序章ღღ★◈。未来ღღ★◈，坚持成本ღღ★◈、效率ღღ★◈、体验凯发k8国际娱乐官网首选ღღ★◈、可信ღღ★◈、普惠ღღ★◈、突破的技术追求ღღ★◈，京东零售技术继续和大家一起交流成长棋乐游戏ღღ★◈、向新而行ღღ★◈。

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