是指在视频或动画中,文本元素在第一帧上保持不变,不发生任何变化。这种设计技术常用于视频开头的片头字幕或标语等场景,以增加视觉效果和吸引观众的注意力。
在实际应用中,文本在第1帧上不变可以有以下优势和应用场景:
腾讯云提供了一系列与视频处理相关的产品和服务,可以满足不同场景的需求:
以上是关于文本在第1帧上不变的概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。
本文分享 CVPR 2022 论文『X-Pool: Cross-Modal Language-Video Attention for Text-Video Retrieval』,多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式,《X-Pool》,在视频文本检索上达到SOTA性能!
在本文中,作者提出了CLIP2Video网络,以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
视频多模态检索在蚂蚁内部有着广泛的应用。视频多模态检索具体包括两个方向,一个是视频-文本的语义检索,另外一个是视频-视频的同源检索。
使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标,但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁,但是最新的论文则着力解决这个问题。
视频文本检索在多模态研究中起着至关重要的作用,在许多实际应用中得到了广泛的使用。CLIP(对比语言图像预训练)是一种图像语言预训练模型,它展示了从网络收集的图像文本数据集中学习视觉概念的能力。
大家好,今天要介绍的是最近出现的一篇关于文本驱动的视频编辑工作NVEdit。本文针对现有的基于扩散模型的算法编辑结果存在明显抖动,且受限于显存限制,难以编辑长视频的缺陷,提出了一种显存高效的长视频编辑算法NVEdit,基于现有的T2I模型实现帧间一致的长视频编辑。具体来说,本文以隐式神经表示显存高效地编码视频信号,并用T2I模型优化神经网络参数,注入编辑效果,实现帧间一致的长视频编辑。实验证明:NVEdit足以编辑几百上千帧的长视频,且编辑效果高度符合文本指令并保留了原始视频的语义布局。
来自 NEC 实验室、帕洛阿尔托研究中心、亚马逊、PARC 和斯坦福大学的一组研究人员正在共同努力解决在视频中真实地改变场景文本的问题。在这项研究背后的主要应用是为营销和促销目的创建个性化内容。例如,用个性化的名称或消息替换商店标志上的一个词,如下图所示。
今天给大家介绍的是以色列科技大学Aviad Aberdam等人发表在CVPR2021上的一篇文章 ”Sequence-to-Sequence Contrastive Learning for Text Recognition”。作者在这篇文章中提出了一种用于视觉表示的序列到序列的对比学习框架 (SeqCLR)用于文本识别。考虑到序列到序列的结构,每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负的例子进行对比。为了让文本识别产生有效的视觉表示,作者进一步提出了新的增强启发式方法、不同的编码器架构和自定义投影头。在手写文本和场景文本数据集上的实验表明,当文本解码器训练学习表示时,作者的方法优于非序列对比方法。此外,半监督的SeqCLR相比监督训练显著提高了性能,作者的方法在标准手写文本重新编码上取得了最先进的结果。
本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务,该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务,即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。
基于大规模图像库训练的图像扩散模型已成为质量和多样性方面最为通用的图像生成模型。它们支持反转真实图像和条件生成(例如,文本生成),使其在高质量图像编辑应用中具有吸引力。本文研究如何利用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。
PLC串口通信调试是一款免费的单片机串口调试的小工具,主要用于进行plc和计算机的串口通信调试,帮助用户快速发现是哪一方出现了问题,为单片机调试提供了新的解决方案,需要的朋友可以下载!
过去几年来,扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务:视频生成。近日,OpenAI 安全系统(Safety Systems)负责人 Lilian Weng 写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。
近日,Picsart AI Resarch等团队联合发布了StreamingT2V,可以生成长达1200帧、时长为2分钟的视频,同时质量也很不错。
题目:ControlVideo: Training-free Controllable Text-to-Video Generation
在本文中,作者提出了HERO,一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入,其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer(Cross-modal Transformer) 捕获,而全局视频上下文 由时间Transformer(Temporal Transformer) 捕获。
视频-文本检索是视觉语言理解中一项重要但具有挑战性的任务,它旨在学习一个相关的视频和文本实例相互接近的联合嵌入空间。目前的大多数工作都只是基于视频级和文本级的嵌入来衡量视频-文本的相似性。然而,忽略更细粒度或局部信息会导致表示不足的问题。有些工作通过分解句子来利用局部细节,但忽略了相应视频的分解,导致了视频-文本表示的不对称性。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来,互联网短小视频内容的爆发式增长,对视频 - 文本检索(Video-Text Retrieval)的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中,视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息,因此视频检索模型引入了多模态特征,以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度,并进行综合排序,提升视频搜索结果的整体满意度。此外,QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容,推荐用户可能感兴趣的搜索词,推词的挖掘、排序同样需要模型
机器之心报道 机器之心编辑部 视频分割效果优于所有现有方法,这篇入选CVPR 2022的论文是用Transformer解决CV任务的又一典范。 基于注意力的深度神经网络(DNN)在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络(如 Transformer)成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年,Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚,从目标识别到检测,效果优于通用的CNN视觉骨干网络。 参考视频对象分割(referring video object se
大家好,今天要介绍的是最近出现的一篇关于文本驱动的视频编辑工作NVEdit(Neural Video Fields Editing)。
最近,文本到视频(T2V)编辑引起了广泛关注。与文本到图像(T2I)编辑相比,文本到视频编辑面临的一个关键挑战是视觉一致性。这意味着,编辑后视频中的内容在所有帧中应该具有平滑且不变的视觉外观,并且编辑后的视频应尽可能保留源视频的运动。
从Pika和Runway的4秒,到VideoPoet的理论无限长,各个团队都在通过各种不同的技术路径不断延长视频生成长度的上限。
CLIP由于其强大的泛化性能,简单的代码逻辑,受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中,在这篇文章中,我们就来盘点一下,怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务,虽然取得了一些进展,但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题,面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
近年来,自动视频理解的研究经历了多次范式转变。随着神经网络的兴起,最初的问题是如何设计一种架构来输入时空信号[49, 68]。鉴于有限的视频训练数据,焦点随后转向了从图像分类预训练借用参数初始化[7]。为了提供视频预训练,一项工作已经在标注视频分类数据集上做出了昂贵的努力[27]。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一周不到,AI画师又“进阶”了,还是一个大跨步—— 直接1句话生成视频的那种。 输入“一个下午在海滩上奔跑的女人”,立刻就蹦出一个4秒32帧的小片段: 又或是输入“一颗燃烧的心”,就能看见一只被火焰包裹的心: 这个最新的文本-视频生成AI,是清华&智源研究院出品的模型CogVideo。 Demo刚放到网上就火了起来,有网友已经急着要论文了: CogVideo“一脉相承”于文本-图像生成模型CogView2,这个系列的AI模型只支持中文输入,外国朋
【导读】本文分享一篇浙江大学和海康威视最新联合提出的视频场景文本定位(Video Scene Text Spotting)方向的算法:SVST(spotting video scene text)。之前CVer曾分享过场景文本检测相关的论文
本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding』,由 Meta AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM,代码已开源!
机器之心报道 编辑:张倩、杜伟 谷歌、Meta 等科技巨头又挖了一个新坑。 在文本转图像上卷了大半年之后,Meta、谷歌等科技巨头又将目光投向了一个新的战场:文本转视频。 上周,Meta 公布了一个能够生成高质量短视频的工具——Make-A-Video,利用这款工具生成的视频非常具有想象力。 当然,谷歌也不甘示弱。刚刚,该公司 CEO Sundar Pichai 亲自安利了他们在这一领域的最新成果:两款文本转视频工具——Imagen Video 与 Phenaki。前者主打视频品质,后者主要挑战视频长度,
prompt:Wide shot of battlefield, stormtroopers running...
前言 在WebSocket API尚未被众多浏览器实现和发布的时期,开发者在开发需要接收来自服务器的实时通知应用程序时,不得不求助于一些“hacks”来模拟实时连接以实现实时通信,最流行的一种方式是长轮询 。 长轮询主要是发出一个HTTP请求到服务器,然后保持连接打开以允许服务器在稍后的时间响应(由服务器确定)。为了这个连接有效地工作,许多技术需要被用于确保消息不错过,如需要在服务器端缓存和记录多个的连接信息(每个客户)。虽然长轮询是可以解决这一问题的,但它会耗费更多的资源,如CPU、内存和带宽等,要想很好
看到Imagen这个字眼,那不是前阵子很火的文本图像生成圈的一个模型吗?这不,谷歌在10月份基于这个模型的基础上,发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。
① 发送端封装数据帧 : 在 网络层 下发的 IP 数据报 信息基础上 , IP 数据报 的 前面 加上 帧首部 , IP 数据报 的后面 加上 帧尾部 ;
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】Meta新模型Make-A-Video,可以从文本一键生成视频了!AI的进展太神了…… 给你一段话,让你做个视频,你能行吗? Meta表示,我可以啊。 你没听错:使用AI,你也可以变成电影人了! 近日,Meta推出了新的AI模型,名字起得也是非常直接:做个视频(Make-A-Video)。 这个模型强大到什么程度? 一句话,就能实现「三马奔腾」的场景。 就连LeCun都说,该来的总是会来的。 视觉效果超炫 话不多说,咱们直接看效果。 俩袋鼠在厨
Sprite bar_up = new Sprite(400, 0, RegionRes.getRegion(Res.BAR_UP), getVertexBufferObjectManager());
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟视频-文本Transformer学会跨帧建模时间关系吗? 视频-文本Transformer学会跨帧建模时间关系吗?尽管具有巨大的容量和丰富的多模态训练数据,但最
多模态短视频分类是视频理解领域的基础技术之一,在安全审核、推荐运营、内容搜索等领域有着十分非常广泛的应用。一条短视频中通常包含有三种模态信息,即文本、音频、视频, 它们在不同语义层面的分类体系中发挥着相互促进和补充的重要作用。
在大量图像集合上训练的图像扩散模型,在质量和多样性方面已经成为最通用的图像生成器模型。它们支持反演真实图像和条件(例如,文本)生成,使其在高质量图像编辑应用中非常受欢迎。本文研究如何使用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。关键的挑战是在实现目标编辑的同时仍然保留源视频的内容。本文的方法通过两个简单的步骤来工作:首先,使用预训练的结构引导的(例如,深度)图像扩散模型在锚框上进行文本引导的编辑;然后,在关键步骤中,通过自注意力特征注入将变化逐步传播到未来帧,以适应扩散模型的核心去噪步骤。然后,通过调整框架的潜在编码来巩固这些变化,然后再继续这个过程。
本文分享论文『Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts』,由 Salesforce&ANU 提出ALPRO,进行细粒度的视频文本对齐!代码已开源!
欢迎关注colinsusie的微信公众号,colinsusie就是之前的colin大神哦!继续向colinsusie学习网络协议!
本文分享论文『UniVL: A Unified Video and Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation』,由西南交大&MSRA提出《UniVL》,用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型!
在WebSocket协议中,数据是通过一系列数据帧来进行传输的。为了避免由于网络中介(例如一些拦截代理)或者一些在第10.3节讨论的安全原因,客户端必须在它发送到服务器的所有帧中添加掩码(Mask)(具体细节见5.3节)。(注意:无论WebSocket协议是否使用了TLS,帧都需要添加掩码)。服务端收到没有添加掩码的数据帧以后,必须立即关闭连接。在这种情况下,服务端可以发送一个在7.4.1节定义的状态码为1002(协议错误)的关闭帧。服务端禁止在发送数据帧给客户端时添加掩码。客户端如果收到了一个添加了掩码的帧,必须立即关闭连接。在这种情况下,它可以使用第7.4.1节定义的1002(协议错误)状态码。(这些规则可能会在将来的规范中放开)。
英文原文:A Step-by-step Guide to Creating Animated Product Explainer Videos
本文为WebSocket协议的第五章,本文翻译的主要内容为WebSocket传输的数据相关内容。
在上一节中制作了一个可以增加动效的自定义按钮后,这一节通过这个行按钮对其进行特效制作。
最近看了几篇文章,都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下,这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。两个团队分别是港科和约翰霍普金斯大学(Daniel povey);以及东京工业大学
首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式,从上到下一行行扫描,扫描完成后显示器就呈现一帧画面,随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步,显示器(或者其他硬件)会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行,准备进行扫描时,显示器会发出一个水平同步信号(horizonal synchronization),简称 HSync;而当一帧画面绘制完成后,电子枪回复到原位,准备画下一帧前,显示器会发出一个垂直同步信号(vertical synchronization),简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新,这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。尽管现在的设备大都是液晶显示屏了,但原理仍然没有变。
机器之心专栏 作者:图鸭科技 现如今城市生活节奏越来越快,我们每天接收的信息越来越多。在庞大视频信息中,作为用户的我们在看完整视频之前,更想知道视频主题是什么、视频精华信息是哪些,也是基于这种需求,谷阿莫等影视评论者才得到如此多的关注。此时,视频摘要就体现出其价值所在了。 什么是视频摘要? 视频摘要,就是以自动或半自动的方式,通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余,从原始视频中提取有意义的片段/帧。从摘要的技术处理过程来讲,视频摘要一般可以分成两种,静态视频摘要和动态视频摘要。现阶段,我们公司主要致力于静
导语 |腾讯文档 SmartSheet 视图是多种视图中的一种,该模式下 FPS 仅 20 几帧(普通 Sheet 视图下 58 帧),用户体验非常卡顿。腾讯文档团队针对该问题进行优化,通过禁用取色、多卡片离屏渲染等方式实现 FPS 接近 60 帧,提升两倍多。本文将详细介绍其挑战和解决方案,并输出通用的经验方法。希望本文对你有帮助。 目录 1 前言 2 增量渲染 3 分析火焰图 4 禁用取色 5 减少搜索结果匹配 6 避免使用 clone 7 多卡片离屏渲染 7.1 多卡片 vs 整屏 7
几天前,OpenAI官方账号发布了第一支由Sora制作的MV——Worldweight,引全网围观。
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