みてねのMeetup #4 『1秒動画の作り方 〜深層学習とデータ分析で最高のダイジェスト動画を作る〜』を開催しました

ロクネム
Feb 21 · 4 min read

こんにちは、家族アルバム「みてね」アプリ開発エンジニアの岩名(@_rockname) です。 2/13(水)に みてねのMeetup #4 を開催しましたので、開催の模様をこちらにまとめました✍️

みてねでは、アップロードした動画を1秒ずつ切り取ってつなぎ合わせた、1秒動画 というムービーを提供する機能があります。

お子様の成長の様子がギュッと詰まった最高の1秒動画を継続的にお届けするために、みてねでは Deep Learning データ分析 を駆使して日々品質を高めながら1秒動画を 自動生成 しています。

仕組みとしては

  1. メディア解析
  2. 生成対象家族の抽出
  3. 素材選択
  4. 動画ファイルの生成・配信

の手順で実現されており、本MeetupではそれぞれのStepを担当エンジニアが発表させていただきました。

1. SageMakerを用いた高速な顔検出

みてねに2017年8月にジョインした、画像と人物認識系の研究開発を専門としている 鐘 鋭 による発表です。

1秒動画や他のコンテンツ自動生成機能を支えるための、Aamazon SageMaker を用いた大規模な顔認識技術の運用についてご紹介しました。

2. BigQuery で1秒動画の配信対象家族を爆速で抽出する

みてねに2017年9月にジョインした、SQLおじさんこと 中野裕貴 による発表です。

1秒動画を配信する対象の家族を抽出するのに、みてねではRuby のプログラムで数時間かかっていました。そこで、クエリの実行をBigQueryを用いて数十秒に改善し、そのクエリの実装からテスト手法までの話についてご紹介しました。

3. いい感じの素材選択ロジック

2016年に新卒として入社し、MLまわりの開発と運用をしながらスクラムマスターとしてチームを支える 松石浩輔 (@_sobataro) による発表です。

みてねのそれぞれの家族アルバムにある大量の画像・動画から、1秒動画に利用するものをどのようなロジック・フローで抽出しているのかについてご紹介しました。

4. 1日数万件の1秒動画を安定して生成するために

最後に、2. BigQuery で1秒動画の配信対象家族を爆速で抽出する にて話された、FFmpegおじさんこと 中野裕貴による再びの発表です。

みてねの1秒動画は FFmpeg を用いて生成しています。生成の過程で、エラーを特定容易にして安定的に自動で大量の1秒動画をエンコードしていく話についてご紹介しました。

最後に

みてねの機械学習周りに興味のある方は、みてねでは 絶賛採用強化中 ですので⬇️の採用ページからぜひご連絡ください🙌

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ミクシィグループのエンジニアやデザイナーによるブログです。

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