专场出品人：
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专场：大前端前沿技术（聚焦AI）
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彭荣树
AI 赋能的 Vision 智能动效体系
快手 前端技术专家
先后就职于美团快手等企业，拥有近十年大型互联网产品研发经验，擅长复杂业务场景下的前端工程化体系搭建与跨端技术方案设计。目前主要负责快手动效平台相关基建的开发与整体规划设计，涉及到动效资产生产、智能检测、多端渲染SDK的全链路技术方案。
在前端活动领域，动效一直是一个具有挑战性的部分。从动效的生产、交付、消费链路上，存在着各种问题。生产阶段动效资产复用率低、管理成本高，特定场景动效制作缺乏自动化手段；交付阶段设计师与开发者标准不统一，需反复沟通且缺乏自动化修复机制；消费阶段的运行时差异、性能优化与代码实现高度依赖经验。Vision 通过标准化方案系统化解决这些问题——生产侧提供带分类检索的 AE 插件实现资产复用，AI 赋能自动生成序列帧等场景动效；交付侧采用静态分析+AI 辅助建立标准规范与自动化修复；消费侧通过统一 Runtime 实现多端适配，结合 Vision-MCP 进行 CodeGen 与组件化开发，使开发者在语义化描述下自动生成优化代码，最终建立起从生产、交付到消费的 AI 赋能型动效工业化体系。
内容大纲
1. 背景与挑战
2. 设计师与研发在动效场景下的困局
3. Vision - 多平台一站式动效解决方案
4. 整体方案与设计
5. 生产阶段：如何高效生产管理复用动效
5.1 特定场景的 AI 生产方案
5.2 动效在线管理，AE 插件一键复用
6. 交付阶段：准入准出标准
6.1 静态检查与智能分析
6.2 真机准出与归因分析
7. 消费阶段：如何快速交付高性能动效
7.1 多平台多格式动效统一 Runtime
内容大纲
1. 背景与挑战
2. 设计师与研发在动效场景下的困局
3. Vision - 多平台一站式动效解决方案
4. 整体方案与设计
5. 生产阶段：如何高效生产管理复用动效
5.1 特定场景的 AI 生产方案
5.2 动效在线管理，AE 插件一键复用
6. 交付阶段：准入准出标准
6.1 静态检查与智能分析
6.2 真机准出与归因分析
7. 消费阶段：如何快速交付高性能动效
7.1 多平台多格式动效统一 Runtime
7.2 Vision-MCP 进一步降低使用成本
8. 总结与未来展望
8. 总结与未来展望
听众收益
1. 了解动效开发在各个链路中的核心问题
2. 掌握通过技术手段解决动效各阶段问题的方法
3. 学习如何利用 AI 提升各阶段效率与体验
毛亮亮
从设计到代码，助力业务提效——AI在Sloth D2C中的探索实践
腾讯音乐 资深前端开发工程师
腾讯音乐资深前端开发工程师（腾讯职级11级），先后在百度（3年）、腾讯音乐就职（7年），18年入职腾讯音乐，目前主要负责腾讯音乐人开放平台、生态合作平台等业务的前端架构及日常研发管理工作。
工作近10年以来深耕前端领域，对于大型 Web/小程序应用架构设计与优化有丰富的经验。在团队技术基建方面整体负责前端研发智能化相关系统的开发及规划，涉及设计稿转码（D2C）、AI生稿（A2D）、AI编程等领域，相关产品在集团内得到广泛使用，取得不错成果。
工作近10年以来深耕前端领域，对于大型 Web/小程序应用架构设计与优化有丰富的经验。在团队技术基建方面整体负责前端研发智能化相关系统的开发及规划，涉及设计稿转码（D2C）、AI生稿（A2D）、AI编程等领域，相关产品在集团内得到广泛使用，取得不错成果。
本次分享将探讨前端智能化中热门领域D2C（设计稿转码）及A2D（AI生稿），通过解析其关键实现链路，你能够了解如何结合工程化+AI双引擎来保证D2C中生成代码的UI还原度及结构合理性，如何打造一款A2D工具。以及结合MCP服务和低代码平台进一步助力业务提效。
内容大纲
1. 项目背景及收益
1.1 背景（工作提效需要、天然的AI应用场景、产品迭代版本概要）
1.2 收益（人力提效、UI还原度提升）
2. D2C实现关键链路
2.1 标准DSL（节点清洗、遮挡检测）
2.2 结构推导（父子推导、行列分组）
2.3 人工介入（在线编辑、AI推导）
3. A2D实现关键链路
3.1 prompt设计
3.2 大模型流式生成及渲染
3.3 html转设计稿
4. 业务如何接入？
4.1 MCP服务
内容大纲
1. 项目背景及收益
1.1 背景（工作提效需要、天然的AI应用场景、产品迭代版本概要）
1.2 收益（人力提效、UI还原度提升）
2. D2C实现关键链路
2.1 标准DSL（节点清洗、遮挡检测）
2.2 结构推导（父子推导、行列分组）
2.3 人工介入（在线编辑、AI推导）
3. A2D实现关键链路
3.1 prompt设计
3.2 大模型流式生成及渲染
3.3 html转设计稿
4. 业务如何接入？
4.1 MCP服务
4.2 低代码融合
5. 总结及展望
5. 总结及展望
听众收益
1. 了解D2C的关键实现
2. 了解A2D的关键实现
3. AI赋能业务的一些思考
1. 了解D2C的关键实现
2. 了解A2D的关键实现
3. AI赋能业务的一些思考
王成玉
智能投放新范式-AIGC驱动在快手渠道增长的技术实践
快手 前端技术专家
快手前端技术专家，从业近10年，2020年加入快手，对于复杂业务的理解及平台架构设计有丰富经验。目前在快手，主要负责主站用户增长下平台方向下渠道、活动平台等业务的前端架构及日常研发管理工作，整个团队围绕着提效、创新持续探索技术赋能业务的有效手段，挖掘出创意中心技术基建项目，涉及到设计模板解析、编辑器、合图/视频、AI文生文/图/视频等领域。
作为支撑快手全域产品增长的核心引擎，渠道投放业务日均管理10+主流广告平台的投放资源，持续围绕运营提效和投放效果优化探索技术有效赋能的做功点。面对跨媒体平台适配、多模态素材生产、垂类差异化需求等多维度的复杂挑战，本次分享将深入解析：1）如何构建多模态AIGC技术体系，实现文生文、图生图、视频高光剪辑等核心能力在创意生产链路的工程化落地；2）突破跨垂类适配难题，针对电商、小游戏、短剧等业务特性建立个性化生成模型，日均产出创意素材数万个；3）构建智能投放决策系统，通过素材质量评估与投放效果预测双重验证，实现优质素材覆盖率、投放钱效提升的技术突破。本次实践突破传统的业务模式，融合AI创新能力，实现了复杂业务场景下创意生产成本的降低、创意CTR提升1.5倍的突破性成果；同时，也创建了智能营销技术的新范式。
内容大纲
1. 背景、痛点及目标
1.1 背景（渠道业务形态、特点、各方协作链路）
1.2 痛点：高质量创意产能问题
1.2.1 创意效果日益衰退的既定事实、垂类灵活拓展的诉求、现有生产链路的问题
1.3 目标：同时满足质量+产量+灵活拓展
2. 创意内容分析
2.1 图片创意的关键结构：布局、内容
2.2 视频创意的关键结构：布局、内容、动效、音效、帧率码率
3. 新思路-创意中心
3.1 产能：模板+自动化
3.2 效果：利益点透出+视觉丰富（动效、AIGC...)
3.3 灵活拓展：工作流
3.4 整体架构
4. AI探索与落地应用的执行过程
4.1 快手内AI能力调研
4.2 结合业务形态探索AI能力在创意（图、视频）生产中可用场景
4.3 线下生产-小范围投放-验证效果-稳定量产
5. 当前进展
5.1 技术能力汇总
5.1.1 沉淀了D2C、合图服务
5.1.2 接入了哪些AI能力
5.2 业务能力汇总，案例展示
5.2.1 电商链路生产形态分享
5.2.2 小游戏生产链路分享
6. 总结及展望
6.1 收益总结
6.2 投放全链路AI化的可能性探索
内容大纲
1. 背景、痛点及目标
1.1 背景（渠道业务形态、特点、各方协作链路）
1.2 痛点：高质量创意产能问题
1.2.1 创意效果日益衰退的既定事实、垂类灵活拓展的诉求、现有生产链路的问题
1.3 目标：同时满足质量+产量+灵活拓展
2. 创意内容分析
2.1 图片创意的关键结构：布局、内容
2.2 视频创意的关键结构：布局、内容、动效、音效、帧率码率
3. 新思路-创意中心
3.1 产能：模板+自动化
3.2 效果：利益点透出+视觉丰富（动效、AIGC...)
3.3 灵活拓展：工作流
3.4 整体架构
4. AI探索与落地应用的执行过程
4.1 快手内AI能力调研
4.2 结合业务形态探索AI能力在创意（图、视频）生产中可用场景
4.3 线下生产-小范围投放-验证效果-稳定量产
5. 当前进展
5.1 技术能力汇总
5.1.1 沉淀了D2C、合图服务
5.1.2 接入了哪些AI能力
5.2 业务能力汇总，案例展示
5.2.1 电商链路生产形态分享
5.2.2 小游戏生产链路分享
6. 总结及展望
6.1 收益总结
6.2 投放全链路AI化的可能性探索
听众收益
1. 了解渠道投放的业务
2. 如何运用AI能力做素材的AIGC？有哪些应用场景？
3. AI赋能广告业务全链路还有哪些探索方向？
敬请期待
敬请期待
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