展开

关键词

智能内容生产,媒体智能未来

智能内容生产平台    Smart Content Platform 基于对媒体发展的理解,多媒体实验室很早就在智能媒体方向上开始进行研究和尝试,同时打造的很多智能生产能力已经在实际项目中得到了很好的落地 基于相关的经验多媒体实验室打造了一套跨模态的智能生产平台。平台可以将视频、音乐、文字、图片四种类型的素材进行有机的整合和转化,高效的生产各种类型的内容。 ? 基于人工智能技术,智能生产平台上的「视频智能剪辑」和「智能视频配乐」就可以很好的简化这个过程,甚至在某些场景下做到一键成片。 体育智能精彩集锦 智能视频配乐 智能视频配乐基于跨模态内容检索和标识技术,将合适的音乐内容或视频内容进行自动匹配,高效完成短视频创作。 智能视频配乐 音乐智能理解 音乐作为科学和艺术的交叉点,也是人工智能较晚走入的领域。通过不断的积累,智能生产平台在音乐领域也已经具备了十八般武艺。

1.1K60

AI驱动智能媒体生产

摘要: 本文总结了发表在IBC2018上的由日本NHK的Hiroyuki Kaneko等撰写的“AI-DRIVEN SMART PRODUCTION”,介绍了NHK在智能媒体生产方面取得的成就以及今后的发展方向 Smart Production使用人工智能来分析从社交媒体、开放数据中获得的各种类型的信息以及广播电视台拥有的制作节目相关的技术诀窍,这种方法使得它能够提取社会中发生的事件,并将分析结果呈现给生产者。 社交媒体分析系统可以从社交媒体(包括Twitter)获得对制作新节目有用的信息,并将这些信息进行分类,例如火灾、交通事故或自然灾害的发生。 社交媒体分析系统 广播电台经常在社交媒体中手动搜索对节目制作有用的信息,并在确定准确性之后将这些信息用作初始的报道。 单色视频自动着色技术 NHK开发了一种使用人工智能驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作(图5)。

65120
  • 广告
    关闭

    腾讯云校园大使火热招募中!

    开学季邀新,赢腾讯内推实习机会

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    人工智能+媒体=? AI 将如何推动媒体转型

    一些人认为,这是传统和数字媒体公司技术创新的早期阶段。 与此同时,谷歌的一个团队通过几十年的研究来实现人工智能领域的突破,即计算机系统能够完成诸如决策、图像识别和语言翻译等任务的能力。 为此,这里有一些媒体值得考虑的人工智能应用。 自动化的编辑部 想象一下,你是一个记者,负责编写照片标题。最终,你将把这个任务交给机器智能。计算机系统将能够识别图像的内容并写上标题。 最终,自动化将使媒体公司将资源转移到更高价值的项目上,这对消费者和编辑团队都是有利的。 ? 识别情绪的出版商 我们已经知道技术能够实现认知智能。 同时,来自麻省理工学院媒体实验室的人工智能公司也在使其实现情感智能。这很有意思。 如果你的移动设备能检测到你的情感,而出版商可以将这些情绪指标与浏览历史相结合,从而改进内容推荐,那会是怎样一幅场景? 而人工智能使这一过程变得更轻松,该变革首先将在媒体行业,最终拓展到整个世界。

    84250

    智能存储 | 极速高清媒体处理能力

    清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素,对于专业媒体来说,画面质量更是基本功。而要保证画面质量,天时地利人和,甚至还有高端设备缺一不可,可谓不简单矣。 在这样的环境下,数据万象 CI 推出了 COS+音视频一站式的视频质量优化方案,数据万象在数据工作流中提供了极速高清能力,极速高清媒体处理能力通过智能场景识别、动态编码,精准的码率控制模型,为点播等场景以更低码率 4.COS 音视频实践|播放多场景下的 COS 视频文件; 5.听说你想把对象存储当 HDFS 用,我们这里有个方案... — END —  真诚推荐您关注 点击“阅读原文”,了解更多极速高清媒体处理

    11940

    智能存储|极速高清媒体处理能力

    清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素,对于专业媒体来说,画面质量更是基本功。而要保证画面质量,天时地利人和,甚至还有高端设备缺一不可,可谓不简单矣。 在这样的环境下,数据万象 CI 推出了 COS+音视频一站式的视频质量优化方案,数据万象在数据工作流中提供了极速高清能力,极速高清媒体处理能力通过智能场景识别、动态编码,精准的码率控制模型,为点播等场景以更低码率

    15410

    人工智能赋能流媒体

    前言 人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理将成为新一代流媒体行业的关键技术。从生产到消费的各个阶段,它们都将产生非常重大的影响。 毫无疑问,随着人工智能在许多不同行业的逐步深入,它也将被更广泛地应用于流媒体领域。 总结 对于流媒体行业来说,人工智能将会是一个十分强大的工具。目前,在流媒体服务中人工智能的作用初步得到体现,还有很大的空间值得我们去开发。 从以上谈及的一些例子中我们可以看出,人工智能可以大幅提升流媒体服务的吸引力和效率,同时也大大节省了从生产到发布各个环节的成本。 人工智能将推动内容所有者,媒体生产商和广告商进入一个新的时代,创造出智能而优质的视频内容。

    1K110

    媒体生产中的人工智能

    本文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍人工智能媒体生产中的应用,重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用人工智能来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用人工智能技术的方向前进。” 国内的媒体也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个媒体人工智能平台“媒体大脑”由新华社正式发布上线。 依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行关联,对语义进行检索和重排,以智能生产新闻稿件。 同时,人工智能还将基于文字稿件和采集的多媒体素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,最终生成一条富媒体新闻。 总结 对于人工智能现在以及将来会给媒体生产带来的影响,Valossa首席执行官兼首席技术官Mika Rautiainen表示,不断变化的媒体形式以及对消费和创造的挑战意味着视频需要更快速地生成,并且通过多平台以不同的格式提供

    84370

    人工智能如何帮助我们理解社交媒体

    - 考虑到社交媒体帖子揭示了大约20亿个人的内部工作。四分之一的人们的最深刻的见解可用于分析。 我们所缺乏的是有效的方法来检测这些隐喻的脑波,并使它们有意义。 今天的人工智能仍然是一个误称。牛津英语词典(通过谷歌)将智力定义为“获取和应用知识和技能的能力”,而AI还不存在。 以我们对人类的期望,AI今天是一种方法,使计算机更有能力,但还没有智能。 然而,有一天,AI可能达到所需的自给自足的智力水平吗? 幸运的是,人工智能的研究是在正确的道路走向更深层次的理解。 Winograd模式是有趣的,因为它揭示了艺术的状态,证明我们没有像外行可能认为的那样远离真正的人工智能。要理解这个测试,让我们来看一个例子,今年的O ' reilly AI会议。 当人工智能更接近人类的深度学习和理解水平时,人工智能能够有效地理解人类大脑无法有效处理的数量庞大、复杂的数据集。 测试像Winograd模式可能推动人工智能期待更好的理解影响和联系。

    55450

    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    作为约束条件 静图+动作序列变动图 CNN编码解码,孪生网络双输入进行生成 判别器:对生成和实际帧做Triplet loss优化 gan loss和视频相似度loss相加 交互运动视频生成 03 跨媒体智能媒体与知识图谱 Cross-media analysis and reasoning: advances and directions 任务: 将文本,图像,语音,视频及其交互属性进行混合 多源融合+ 知识演化+系统演化 难点: 解决语义鸿沟(机器认识世界是什么) 意图鸿沟(机器理解人要达到什么目标) 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联 典型问题: 跨媒体知识学习推理,多媒体情感分析 现状: 机器学习助力多媒体效果很好 多媒体助力机器学习还不成熟 任务: 跨媒体深度分析和综合推理 方法: 从浅层到深度 知识图谱指导多媒体分析,属性补全 深度学习+反馈(知识和规则进行反馈/强化学习)(黑箱方法) 统计推理,贝叶斯推理( 04 跨媒体关联与检索 跨媒体统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同媒体的数据 跨媒体相似度计算:通过分析跨媒体关联关系,计算不同媒体数据的语义相似性 这里的六篇论文我还没读完,读完之后补具体的理解

    48660

    媒体“冷落”的智能手表,还能火起来吗?

    智能手表或者说Android Wear,在2013年、2014年被媒体捧得很高后,从去年开始便似乎热度骤降。 一、被媒体冷藏的概念不一定没有前景 由于智能手表近来的话题不多,大家似乎也对智能手表不屑一顾,认为它已经是过时的产品形态。其实不然,智能手机便是一个很好的例子。 低迷期更多是指用户、媒体、投资人对智能手表行业的看法,目前,智能手表行业本身状态的最佳表述不是“低迷期”,而是“沉淀期”。 二、处于“沉淀期”的智能手表市场 抛开偏见与时局变化,用数据看以智能手表、手环为代表的可穿戴设备行业,结果与“智能手表行业在衰落”正相反。 但应用诞生的核心——应用开发者从以往聚焦于智能手机,到如今分散到智能手机、智能可穿戴、VR/AR以及其他品类,而应用开发者的数量是有限、优秀的开发者寥寥,这对于智能手表行业的影响甚是严重。

    34750

    人工智能AI将改变流媒体视频格局

    人工智能(AI)及机器学习(ML)一起开始在全球各行各业掀起波澜,融入到人们的生活每一处。但是这些技术并不是新技术。 流媒体视频的采用和扩散面临着一些严峻的挑战,最明显的是规模和质量。 这些情境感知编码器由智能系统提供支持,这些智能系统有时甚至可以重写编码配置文件以优化压缩,而无需任何人工干预。 AI也可以通过其他方式用于改善视频体验。个性化和推荐怎么样?内容发现如何? TSINGSEE青犀视频专注于计算机视觉、模式识别领域的开发与研究,深耕音视频流媒体领域,围绕AI、5G、大数据、云计算、边缘计算、物联网、视频分析等技术,可为用户提供基于视频流媒体技术的平台及行业方案 随着发行商部署AI系统(当然是在网络边缘以减少延迟),该系统随着时间的推移变得越来越智能,传统电视和流媒体之间的差距将会越来越大,二者的视频体验将不再相同,传统电视将被淘汰。

    21420

    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 +知识演化+系统演化 难点: 解决语义鸿沟(机器认识世界是什么) 意图鸿沟(机器理解人要达到什么目标) 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联 典型问题: 跨媒体知识学习推理,多媒体情感分析 现状: 机器学习助力多媒体效果很好 多媒体助力机器学习还不成熟 任务: 跨媒体深度分析和综合推理 方法: 从浅层到深度 知识图谱指导多媒体分析,属性补全 深度学习+反馈(知识和规则进行反馈/强化学习)(黑箱方法) 统计推理,贝叶斯推理( 跨媒体关联与检索 跨媒体统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同媒体的数据 跨媒体相似度计算:通过分析跨媒体关联关系,计算不同媒体数据的语义相似性 这里的六篇论文我还没读完,读完之后补具体的理解 跨媒体关联传递方法

    73770

    人工智能:新闻媒体技术转型升级新动能

    传播技术作为媒体发展动能的地位越来越重要,也受到媒体机构的广泛重视。媒体技术,尤其是人工智能技术(AI)深入渗透在信息生产和传播的整个流程中,媒体通过不断主动应用新兴技术,进行融合发展和转型升级。 人工智能技术促进用户信息获取和信息接收内容和方式的改变,使新闻生产更加高效,信息分发更加精准,革新了新闻内容的生产流程、媒体运营方式、新闻产品形态。 智能机器人深入行业生态变革 机器人在媒体中的使用初衷是为了提高工作效率,依托于技术当前机器人在媒体领域可以实现写稿、写诗、交互、播报等功能,并在实践中不断被应用。 写稿机器人最先在媒体中出现,目前一些媒体机构通过技术研发相继通过机器人完成体育、突发等部分特定新闻选题内容的采写工作。国内已有多家媒体率先在内容生产与交互领域进行了“媒体机器人”项目试水。 2017年全国“两会”报道中,媒体纷纷推出智能机器人丰富报道形式。

    661100

    媒体,连接媒体及应用

    这些标准(以及其他在概念和发展早期阶段的标准,例如神经网络压缩和用于机器的视频编码)一同帮助建立了多媒体连接环境。在这个环境中,可以创建一个与另一些媒体对象的特定时空区域之间的联系。 本文解释了MLAF“多媒体链接”标准所带来的好处,以及它的具体应用。 多媒体连接环境 直到二十五年以前,几乎唯一能建立不同媒体之间关系的装置就是大脑。 MPEG为“我有一个媒体对象,我想知道在多媒体数据库中还存在哪些其他相关的媒体对象”这句话所描述的问题提供了大量的资源,并在MPEG-7模型中表示如下图所示: ? 两个虚拟空间之间存在关系; 用户通过混合来自不同来源的一组媒体来创建媒体对象。混合的媒体对象和不同来源的媒体之间存在关系。 MPEG已经开发了MPEG-a part 16(媒体链接应用程序格式- MLAF),它指定了一种名为bridget的数据格式,可以用于链接任何类型的媒体

    29010

    #自媒体#新媒体课堂——自媒体平台知多少?自媒体平台有哪些?

    各个行业的优质内容供给者(媒体、自媒体)均可免费申请入驻,为搜狐提供内容;利用搜狐强大的媒体影响力,入驻媒体和自媒体可获取自己的用户,提升个人的品牌影响力 是否免费:免费 操作难度:简单 应用类型:全部 应用网址:http://mp.sohu.com/ 一点资讯 一点资讯是一款高度智能的新闻资讯应用,通过它你可以搜索并订阅任意关键词,它会自动帮你聚合整理并实时更新相关资讯,同时会智能分析你的兴趣爱好 是否免费:免费 操作难度:简单 应用类型:全部 应用网址:http://www.iheima.com/ 雷锋网 雷锋网是国内最早关注人工智能智能硬件领域的互联网科技媒体,内容涵盖人工智能智能硬件、机器人 、智能驾驶、ARVR、网络安全、物联网、未来医疗、金融科技等9大领域。 雷锋网致力于连接和服务学术界、工业界与投资界,为用户提供更专业的互联网科技资讯和培训服务,让用户读懂智能与未来。

    1.1K60

    人工智能如何改变视频游戏产业:增强和合成媒体

    游戏领域的下一个重大变革将来自我们这个时代最具革命性的技术之一:人工智能。本文将解释AI是如何改变视频游戏行业,以及它将如何在未来几年内强烈影响这个行业。 计算机视觉 (Computer vision) 您是否曾经想过社交媒体应用程序中的滤镜是如何将兔子耳朵完美地放置在头顶上方? 合成媒体 游戏行业最大,也是最不可避免的变化可能来自合成媒体的发展。 什么是合成媒体 合成媒体是指人工创建的媒体(如图像,视频,音频,文本)。例如,如果您想与巴拉克·奥巴马拍摄商业广告,您会怎么做? 生成神经网络 随着Open AI的 GPT-2最近发布,生成神经网络和合成媒体技术正在获得越来越多的媒体报道。 围绕AI的许多媒体似乎对这种技术产生了恐惧。尽管人工智能驱动的自动化技术确实对人类的就业率构成了风险,但这项技术也可以带来很多好处。如果视频游戏产业要进入增强和合成媒体的时代,就应该持开放态度。

    60410

    PCS 2021 | 腾讯多媒体实验室国际国内行业标准制定、智能媒体、沉浸式媒体、视频压缩技术成果与实践分享

    腾讯多媒体实验室受邀参加本次大会,在本届大会中主要分享了国际国内行业标准制定、智能媒体、沉浸式媒体及视频压缩技术的成果与实践,其中行业标准中的多媒体算法已被多项国际标准接收。 (编解码Codec)及智能处理,和包括网络传输在内的实时通信,基于信号处理理论和深度学习方法的多媒体内容质量评估处理、分析、理解,利用AR、VR、XR、全息等互动沉浸式媒体实现端到端解决方案的系统设计。 智能媒体 腾讯多媒体实验室总监、融合媒体研发负责人李松南结合自身开发智能媒体的经验,介绍了腾讯多媒体实验室使用AI技术在视频编码、视频编辑、视频增强与恢复、音乐及视频分析等多媒体处理及计算机视觉领域的应用 李松南表示,大众对于人工智能有着感知、互动、决策三个不同层次的需求,而腾讯多媒体实验室专注于利用智能算法解决媒体感知层面的需求。 多媒体视频压缩 腾讯多媒体实验室在标准、智媒、沉浸式媒体等领域有所建树以外,也一直致力于探索多媒体视频压缩技术。

    31110

    什么是自媒体? 自媒体的发展

    最近聊天的时候谈到自媒体,自己也答应过要找机会讲一下自媒体,那现在就聊一下吧。个人观点,大牛勿喷,欢迎点评。 一、什么是自媒体? 在看这篇文章前,先思考一下什么是自媒体? 网络是这样,自媒体更是这样,自媒体就是媒体权利被瓦解之后的产物,人人都可以是自明星,人人都可以有自己的媒体。 现在,自媒体平台在不断地增加,今天我只说几个主流的自媒体平台吧,我认为的主流自媒体平台有:微信订阅号;QQ空间;搜狐自媒体平台;今日头条;百度百家。 五、自媒体如何变现? 自媒体作为一个媒体,如何变现也是它要面临的问题。自媒体行业最引诱人的是其商业模式。 自媒体的广告模式。 自媒体在某种意义上说也不算媒体,它可以被说成是意见领袖,而媒体则更倾向于是一个传播渠道,而自媒体更多的是一个内容制作。

    39220

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券