大模型爆发时代，通用模型尽管具有强大的泛化能力，但面向特定行业和场景的适配性较差，难以有效满足行业与用户需求。垂类模型作为面向细分需求场景的解决方案，凭借针对性强、效果显著的优势，能够更好地满足行业精细化和个性化的趋势，而在实际应用落地上，垂类模型需要达到高效、高性能、高精度的平衡，本次分享将从生活场景与生产力场景出发，并结合真实的业务应用（如人像美化、智能设计、特效玩法、图像处理、视频编辑等），分享垂类模型在落地AI产品应用上的技术方案以及经验。

演讲提纲

1. 垂类模型产品化的背景
   • 通用基础模型「懂得多」，但「聚焦少」
   • 通用基础模型面临商业化挑战
   • 垂类模型适配细分用户场景需求
2. 垂类模型产品化的落地应用
   • 垂类模型在生活场景的落地应用
     • 从风格化模型StyO到美图秀秀AI创意玩法
     • 从服装模型MTTryon到美颜相机AI换装
     • 从奇想大模型到Wink·AI特效
   • ​垂类模型在生产力场景的落地应用
     • 从字形编码器GlyphMastero到美图秀秀AI无痕改字
     • 从Inpainting训练框架MTADiffusion 到WHEE·AI改图
     • 从交互式分割NTClick到美图设计室智能抠图
3. 垂类模型产品化的优化与迭代方向
   • 专注应用，而非模型：从模型层到应用层的核心能力
   • 从“单点功能” → “业务闭环”：AI工作流助力生产效率成倍提升
     • 美图设计室·电商设计AI工作流
     • 开拍·AI口播工作流
     • MOKI·AI短片工作流

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
数据获取难、场景碎片化。

演讲前沿亮点
前沿技术结合实际业务场景，分享在多个领域的AI产品化经验，提供有深度的技术洞察，同时具备较高的实践价值。

听众收益

1. 了解美图前沿的技术成果。
2. 了解垂类模型面向细分场景的产品化经验。
3. 了解从用户需求到研发再到落地应用的链路。