是的，您可以使用产品照片中的图像嵌入来解决各种技术问题。 图像嵌入是由深度学习模型生成的图像的数值表示，它以紧凑的向量格式捕获形状、颜色和纹理等视觉特征。 这些嵌入使得以编程方式比较、搜索或分类图像变得更加容易。 例如，在产品照片上训练的模型可以生成嵌入，这些嵌入表示鞋子、衬衫或电子产品之间的区别，从而实现视觉搜索或推荐系统等任务，而无需手动特征工程。
一个实际应用是构建产品相似度搜索系统。 假设您有一个包含数千张产品图片的电子商务平台。 通过使用像 ResNet 或 CLIP 这样的预训练模型为每张照片生成嵌入，您可以计算向量之间的相似度得分，以找到视觉上相似的商品。 例如，查看红色连衣裙的用户可能会看到具有相似图案或轮廓的其他连衣裙。 嵌入还可以自动将产品聚类到类别中。 如果您正在处理用户生成的照片（例如，市场列表），嵌入可以通过识别几乎相同的图像来帮助检测重复或欺诈列表，即使光照或角度略有不同。
要实现这一点，您首先可以使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 或视觉变换器来提取嵌入。 TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face Transformers 等库为此提供了现成的模型。 例如，使用 PyTorch 的 torchvision.models.resnet50，您可以删除最终的分类层，并从倒数第二层提取 2048 维向量。 这些向量可以存储在针对向量搜索优化的数据库中，例如 FAISS、Annoy 或 Elasticsearch 的密集向量类型。 为了扩展，您可能会在 AWS Lambda 等无服务器平台上批量处理图像，或使用专用推理服务。 请记住，模型选择会影响性能：像 MobileNet 这样的轻量级模型以速度换取准确性，而像 CLIP 这样的大型模型提供跨模态功能（例如，将文本查询与图像匹配）。 测试不同的模型和归一化技术（例如，L2 归一化）将有助于优化特定用例的结果。