发布于: Oct 25, 2023
随着生成式人工智能技术的突破性发展，人工智能生成的营销内容和图片等一系列应用在跨境电商领域也迎来了爆发期。店匠科技（Shoplazza）是一家专注于海外独立站销售的SaaS（Software as a Service，软件运营服务）企业级技术公司，聚焦跨境电商场景，积极探索生成式 AI 新技术。通过深入分析跨境电商素材图片制作成本高，需快速上架、变款等痛点，决定推出人工智能生成的图片应用—— BetaCreator，但考虑到构建机器学习基础设施需要耗费企业大量的人力和成本，并且还需要具备专业的技术能力，店匠科技最终选择了 Amazon SageMaker、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon Elastic Kubernetes Service （Amazon EKS）、Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR） 等产品与服务，并与 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon Elastic MapReduce（Amazon EMR）、Amazon Redshift 无缝协作，快速灵活地构建了 BetaCreator 的后台，高效满足了商家对素材图片处理的需求并大幅节省了产品开发的时间和成本。
由于店匠科技的大部分客户均为服装商家，服装鞋帽类产品更新迭代快，所以素材图片的拍摄和处理不仅涉及到拍摄创意、版权、成本等问题，还需要考虑面对不同国家消费者、模特和产品展示的多样性。
作为国内跨境独立站 SaaS 行业的佼佼者，店匠科技一直都在努力探索新的技术来帮助商家解决这些痛点，最终决定推出人工智能生成的图片应用 ——BetaCreator。BetaCreator 为商家设计素材图片提供了高效、个性化的服务，通过不断的对模型进行优化和迭代，从而达到准确逼真的生成效果。但是，面对开发这样一款新的应用，店匠科技也遇到了不少技术挑战：
- 电商行业发展迅速，火爆商品日新月异，企业自身构建和部署开源模型耗时耗力且不易灵活扩展；
- 人工智能生成的图片需要一定的算法和工程门槛，想要实现精确检测出假人人台的骨骼点、准确对模特服装进行分割，达到以假乱真的人物和背景生成效果等功能，企业缺乏专业的算法人员以及成熟的实践经验；
- 新应用的用户体验至关重要，店匠科技迫切需要创新、易用的人工智能技术来提升和优化这些需求。
店匠科技积极紧跟新技术的步伐，选择了与亚马逊云科技一起攻坚这些技术难题。“自 2019 年开始，我们就与亚马逊云科技合作，多年来为我们众多的商家提供了稳定的技术支撑，这充分说明了亚马逊云科技云基础设施的可靠性以及他们专业的技术能力。因此，这次我们也依然选择使用亚马逊云科技的 Amazon SageMaker 来实现 BetaCreator 的各项功能。” 店匠科技首席科学家谢中流表示。
“我们基于亚马逊云科技专业的人工智能技术与服务，在探索跨境电商生成式 AI 应用的道路上取得了重大的进展。从梳理商家需求到产品落地，亚马逊云科技 Amazon SageMaker 等产品为店匠科技提供了端到端的模型训练及调优方案，我们只用了 2 个月的时间，就成功推出了人工智能生成的图片应用 ——BetaCreator，显著降低了训练模型和模型调优的时间成本。”
谢中流 店匠科技首席科学家
店匠科技 BetaCreator 的技术架构图
Amazon SageMaker 为店匠科技提供了一站式端到端的机器学习服务，包括数据准备、模型训练、调优和监控等关键环节。基于 Amazon SageMaker 搭建的 BetaCreator ，现已支持模特生成、模特换脸、商品变款、背景更换、创意爆款等多个应用场景，不但帮助商家快速实现了电商素材图片的自动生成和自动化处理，还保障了生成的电商素材图片在细节、质量和连贯性方面都有生动逼真的表现力。
基于 Amazon SageMaker，商家可快速生成海量安全、高质量的图片
店匠科技将 Stable Diffusion 模型轻松托管在 Amazon SageMaker 上，利用 Amazon SageMaker 成熟的模型托管和推理能力以及 Amazon EKS、Amazon ECR 等服务，店匠科技不但快速构建了 BetaCreator，还迅速完成了模特换脸、商品变款等应用场景的实验，最终呈现出了不错的模型推理效果。
而对于一些定制化的场景，店匠科技则利用 Amazon SageMaker 底层丰富的计算资源对 ControlNet、Dreambooth、LoRa 等这样的训练任务进行按需付费的训练，通过高效地构建数据集并对模型参数不断地训练以及优化，实现了更精准、低成本的控制人工智能生成的图片效果。此外， Amazon SageMaker 还具备强大的集成能力，可以与其他亚马逊云科技的产品，如 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Redshift 等无缝协同合作，助力店匠科技轻松搭建端到端的机器学习工作流程。
Amazon SageMaker JumpStart 机器学习中心还为店匠科技提供了数百种内置算法以及经过预训练的模型库，加速模型的构建和部署。在开发创意爆款这个功能时，店匠科技就通过选择使用 Amazon SageMaker JumpStart 里的 Stable Diffusion XL1.0 版本，一键体验最新的机器学习趋势和模型来优化此功能。同时，Amazon SageMaker JumpStart 还提供了负责任的人工智能技术，自身带有鉴黄、鉴恐等功能。如果商家输入一些的词语，或是输出生成的是一些黄色暴力图片，Amazon SageMaker JumpStart 支持的 Stable Diffusion XL1.0 模型就会自动将这些图片进行打码，降低风险，为店匠科技业务健康发展保驾护航。
店匠科技首席科学家谢中流在提到 BetaCreator 构建过程时说：“电商商家对于能大批量产出素材图片的速度及质量要求都很高。因此我们选择了基于深根的数据来优化定制模型，并基于 Amazon SageMaker 实现高效的训练，以及生成高质量的电商素材图片。除此之外，亚马逊云科技技术团队陪伴了我们从构思产品原型到最终上线的整个过程，尤其在模型的搭建、测试、调优等方面，为店匠科技探索开源模型和突破技术难关提供了全方位的技术支持与贴心的服务。
基于 Amazon SageMaker 一整套的工具和框架，店匠科技不仅在模型构建、训练、调优等方面效率得到大幅提升，还通过它预置的常用算法等优势降低了机器学习的成本及使用门槛，为商家提供了更加便捷、高效的图片生成工具。
产品从研发到上线仅用了 2 个月，显著降低了模型训练和调优的时间成本
店匠科技通过使用 Amazon SageMaker 全托管式服务以及高效的分布式计算、自动化调参等技术，大大提高了机器学习模型的训练速度和效率，使产品的开发周期从过去的 6 个月缩短到 2 个月，显著降低了模型训练和调优的时间成本。
助力客户轻松灵活地使用开源模型，提高电商素材图片产出效率
Amazon SageMaker JumpStart 提供了不断更新的模型库，店匠科技可轻松灵活尝试新的模型来优化产品功能。因此使用 Amazon SageMaker JumpStart 进行模型训练的 BetaCreator，能够快速生成各种类型的电商素材图片，从模特图到创意图，不仅节省了商家广告投放时不同素材图片的测试时间，还增加了设计师的创意和灵感，大大提高了电商素材图片的产出效率。
店匠科技首席科学家谢中流也再次表示，“店匠科技还会持续优化 BetaCreator，包括提升模型的精度、扩展功能和适应更广泛的应用场景。同时，我们也正在尝试使用亚马逊云科技大语言模型相关的生成式 AI 产品去实现智能问答等应用场景。未来，我们希望与亚马逊云科技继续携手并进，深度整合生成式 AI 技术和电商业务场景的需求，帮助商家在电商领域实现更多的创新和业务增长。”
店匠科技（Shoplazza）是一家专注于海外独立站销售的 SaaS 企业级技术公司，始终致力于通过科技创新，赋能出海企业实现商业成功，帮助出海品牌不断提升全球竞争力。截至目前，店匠科技已为全球超过 36 万的商户提供独立站 SaaS 解决方案。