Adobe Stock充分利用庞大的资产组合斩获客户芳心

如何利用澳鹏平台构建模型、提高其客户的搜索相关性

公司信息

Adobe是创意软件的全球领导者,专业的设计师几乎不可能不懂Photoshop、Illustrator或InDesign,而Adobe还有几十种其他产品,不仅涵盖设计领域,还包括电子签名、分析、市场营销、库存图片等领域。他们是创意软件领域的真正先驱,对其产品套件不断创新,同时简化整个设计过程。

挑战

Adobe Stock是Adobe的一个旗舰产品,它是精选的高质量库存图像集。图库本身规模惊人:拥有超过2亿的资产(包括超过1500万个视频、3500万个矢量、1200万个媒体资产,以及1.4亿张照片、插图、模板和3D资源)。每一项资产都需要被发现。

Adobe具有大量由内容上传者提供的用于搜索的元数据。它们提供自有信息,比如图片中的物体、情绪、美感等等。但这还不够。对初学者来说,这些用户提供的标签有时可能过于宽泛或不正确。最重要的是,并没有告诉终端用户如何在营销宣传中使用这些图片。

例如,Adobe Stock的许多用户在寻找允许他们在图片上添加文本的图片。这就需要某种类型的图片,其中文案可以置于干净的背景上,而没有多余的其他对象。对于希望创造干净、活力多元的辅销素材的营销人员来说,这类图片备受青睐。

然而问题在于虽然这些特定的图片往往是下载最频繁的资产,但Adobe上传者提供的元数据并不支持下载。为了更好地服务客户,Adobe需要创建一个能够在图像中发现关键属性的模型,例如复制空间或对象隔离。

 

解决方案

Adobe需要极为精确的训练数据来创建模型,该模型可以在库存超过1亿张、每天上传数十万张新图片的图库中展现这些微妙的属性。他们使用我们的平台帮助绘制多边形区域,这些区域可能最适合用于英文稿纸(比如大的空白空间或表格)。例如,

这些精确标注的多边形帮助他们的模型了解这些空间的实际样子。他们还运行类似的工作流分类对象隔离,这是另一种很难用元数据真正分类的流行图像类型。

 

成果

这些训练数据帮助Adobe为其庞大的客户群提供最有价值的图像。用户无需滚动浏览类似图片的页面,即可快速找到最有用的图片,从而腾出时间创建有力的营销素材。

Adobe Stock是利用大量独特数据创建令客户满意模型的完美典范。这些人工标签不会取代在无标注者的情况下Adobe就能检测的元数据或颜色属性。相反,结合“人机协同”的机器学习实践可以使他们的模型更为有效、强大,也更加有用。

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