2 월 25 일, JD Retail Technology 팀은 독립적으로 개발 된 Jingdiandian AIGC 컨텐츠 생성 플랫폼이 공식적으로 출시되고 완전히 개설되었다고 발표했습니다. 고급 AI 기술을 통해 플랫폼은 20 개 이상의 핵심 시나리오를 다루는 효율적이고 저렴한 콘텐츠 생성 솔루션을 제공하는 전자 상거래 판매자를 제공합니다. 현재 플랫폼의 1 일 AI 기능 호출은 1 천만 번을 초과하여 350,000 개 이상의 JD 판매자가 한 번의 클릭으로 고품질 제품 사진, 마케팅 사본 및 다가오는 주요 사진 비디오를 생성하여 콘텐츠 생산의 효율성을 크게 향상시키고 생산 비용을 크게 줄입니다.
Jingdiandian AIGC 플랫폼의 출시는 전자 상거래 컨텐츠 생성 분야에서 주요 기술 혁신을 나타냅니다. 다양한 AI 기능을 기반으로 플랫폼은 사진, 카피 라이팅 및 비디오와 같은 여러 분야를 다루는 기존 전자 상거래 컨텐츠 제작 모델을 완전히 변경했습니다. 전문적인 운영이 없어도 일반 사용자는 전문 전자 상거래 컨텐츠 자료를 쉽게 생성 할 수 있습니다. 현재 Jingdiandian은 AI 제품 이미지 생성 및 AI 마케팅 사본 생성의 두 가지 핵심 AIGC 기능을 출시했습니다.
AI 제품 이미지 생성 측면에서 사용자는 제품의 일반적인 샷 또는 흰색 배경 이미지 만 업로드하면 시스템을 자동으로 자르고 전자 상거래 데이터를 결합하여 적절한 장면 템플릿을 권장하여 고품질 제품 장면 이미지를 생성 할 수 있습니다. 또한이 시스템은 AI 기술을 통해 제품의 핵심 판매 포인트를 추가하여 제품 메인 사진, 자세한 사진 및 마케팅 사진과 같은 자료를 생성 할 수 있습니다. AI 마케팅 사본 생성 기능을 통해 사용자는 SKU 번호 또는 JD 제품 이름을 입력 할 수 있습니다. 이 시스템은 관련 제품에서 판매 포인트 정보를 추출하고 사용자 요구의 기사 스타일에 따라 정확한 마케팅 사본을 생성합니다.

전자 상거래 분야에서 AI 컨텐츠 생성의 기술적 문제를 해결하기 위해 Jingdiandian은 많은 기술 혁신을 수행했습니다. 먼저, 플랫폼은 대규모 소매 이미지 데이터를 통해 JD.com의 문학 및 생명 사진 모델을 훈련시키고 DIT (확산 변압기) 프레임 워크 및 흐름 일치 기술을 사용하여 이미지 생성의 효율성과 품질을 크게 향상시킵니다. 둘째, Jingdiandian은 독립적으로 참조 및 Controlnet을 개발하여 이미지 기능 일관성과 이미지 개요, 스타일 및 레이아웃의 정확한 주입을 달성하여 생성 된 이미지의 충실도와 일관성을 보장했습니다. 마케팅 카피 생성 측면에서 Jingdiandian은 Rag 솔루션과 제품 지식을 결합하여 정확한 사실과 다양한 스타일로 마케팅 사본을 생성하는 멀티 모달 제품 이해 모델을 개발했습니다. 또한이 플랫폼은 사용자 피드백 및 제품 데이터를 기반으로 생성 모델을 최적화하여 컨텐츠 생산의 품질을 더욱 향상시키는 강화 학습 메커니즘을 도입했습니다.
Jingdiandian AIGC 플랫폼의 적용은 놀라운 결과를 얻었습니다. 현재이 플랫폼은 JD 판매자, 생태 파트너 및 내부 직원에게 완전히 개방되어 있으며 지능형 컷 아웃, 지능형 카피 라이팅, 제품 장면 맵 생성 및 기타 기능과 같은 JD의 핵심 B- 엔드 제품에 연결되어 있습니다. 제품 차트 및 마케팅 카피 라이팅 생산에 대한 사용자의 효율성은 95%이상 증가했으며 비용은 99%이상 감소했습니다. 가정 장식의 2D 장면 사진을 예로 들어, 전통적인 수동 수동 생산은 일주일과 수만 개의 위안이 필요하며 Jingdiandian AI Raw 사진은 전문 디자이너와 물리적 공간이 필요없이 고품질 사진을 빠르게 생성하기 위해 몇 가지 제품 사진 만 업로드하면됩니다.
Jingdiandian은 또한 대규모 모델 가속 솔루션과 대규모 모델의 공동 추론 기술을 혁신적으로 채택하여 리소스 활용 효율성을 크게 향상 시켰습니다. 전통적인 단일 대형 모델 솔루션과 비교할 때 Jingdiandian의 자원 투자는 컨텐츠 생성 품질이 일관되면 90%까지 줄었습니다. Jingdiandian은 모듈 식 설계 및 도메인 지식 주입 메커니즘을 통해 다양한 전자 상거래 시나리오에서 시스템의 높은 적응성 및 확장 성을 보장합니다.
공식 웹 사이트 경험 : https://ai.jd.com