短视频在当下社交媒体逐渐成为主导的视频格式。传统视频处理技术和研究一般都专注于横屏视频的理解和解析,而竖屏视频因其拍摄手法和内容重点不同,展示出与横屏视频数据不同的特性。
意料之外,一场疫情解锁了上班族的存封已久厨艺技能,“秒会陕西正宗凉皮”、“电饭煲实现蛋糕梦”……无数美食短视频帮助帅哥靓妹登上了厨房的舞台,舌尖上的中国再次风靡互联网。更惊喜的是,手机APP上的美食短视频就总能在合适的时间、推荐合适的菜谱,让小伙伴们不必为晚餐吃什么而发愁。我不仅暗自感叹,它为啥如此“懂”我?
1、信息多维理解:视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息,如何利用多维信息,提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
随着4G的普及和5G的推出,内容消费的诉求越来越受到人们的重视。2019年互联网趋势报告指出在移动互联网行业整体增速放缓的大背景下,短视频行业异军突起,成为“行业黑洞”抢夺用户时间,尽管移动互联网人口红利见顶,新的增长点难以寻觅,但中国短视频人均使用时长及头部短视频平台日均活跃用户均持续增常(如图1所示)。
本文介绍了基于LSTM的短视频分类方法,包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果分析等步骤。实验结果表明,该方法在短视频分类中取得了较好的效果,能够准确识别不同的短视频类别。
随着移动互联网的发展短视频系统开发越来越多,并且APP的种类也是越来越多,但如果说到当今最流行的APP那就肯定为短视频系统开发了。现在几乎人们都会喜欢在一些短视频APP上面去刷视频去用来消磨自己的一些无聊时光,并且还以一部分人会利用这种APP去为自己赚取利益。
当大家还在沉浸在GPT各种大语言模型的时候,OpenAI 悄无声息地发布了文生视频(text-to-video,简称 t2v)模型 Sora,这又是一个对AI冲击很大的突破了。Sora可以根据文本描述生成长达 60 秒的视频,其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。是不是惊呆了,简单来说,就是给它一段文字,可以生成一段十分真实的视频,未来看到的视频有可能不是真人拍摄的,大概率是通过Sora或者其他模型生成的短视频。本文也是蹭着这个新风口,稍微了解了一下什么是Sora,接下来简单其生成视频的效果、原理以及对短视频行业的影响。
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。
视频AI不仅需要建模图像的空间域信息,还需要建模视频帧之间的时间域信息。
淄博烧烤真的火了,各种社交媒体热搜霸榜,全平台搜索同比增加770%。从三月到四月中旬,微信指数翻了一番,顶峰时期接近8500万,超越大唐不夜城。即使回落之后,依旧保持保持在2000万左右,远超一些热门旅游景点,如长沙步行街、南浔古镇等。淄博仅三月份接待外地游客480万人次,旅游收入同期相比增长60%。
短视频内容时长一般控制在15S或60S以内,虽然内容短但是能更直观,立体的展现所要传达的信息,极大的满足了人们之间互相分享的诉求,与传统视频相比,短视频以更快的速度占据了人们的大量空闲时间,因此视频打赏源码迅速崛起。随着短视频的迅速崛起,随之而来的视频打赏源码为内容创作者提供了一个重要的价值变现途径。
视频分类/行为识别是计算机视觉领域中非常有挑战性的课题,因为其不仅仅要分析目标体的空间信息,还要分析时间维度上的信息,如何更好的提取出空间-时间特征是问题的关键。本文总结了该领域的技术进展和相关数据集,技术进展从传统特征法到深度学习中的3DCNN,LSTM,Two-Stream等。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台,可以很方便搭建模型。
欢迎大家来到《知识星球》专栏,这两天有三AI知识星球专注更新3D卷积和视频分类/行为识别相关的网络以及相关数据集的介绍和下载。
微短剧的单集时长通常在10分钟以下,其具有短视频的耗时较少、娱乐性强等特点的同时,亦具备长视频在剧情方面的优势。微短剧以制作成本较低、制片方式灵活、剧情密度高等特点,近年来呈现爆发式发展的趋势。
在合适的时间把合适的内容推荐给合适的用户是推荐系统的重要目标,这个目标离不开推荐系统对用户和内容的充分理解。
最近,“AI作画” 产出的作品似乎成了一股互联网风潮。这些初看惊艳、气氛拉满,仔细琢磨又看不出所以然的画作往往给人留下深刻印象。今天大叔给大家一个 AI 领域相当优秀的 GitHub 开源项目。目前 star 数 9.9k。
今年 5 月,美图公司联合中国模式识别与计算机视觉学术会议(PRCV2018)共同举办的 PRCV2018「美图短视频实时分类挑战赛」正式开赛。来自中科院自动化所、中科院自动化所南京人工智能芯片创研院的史磊、程科在张一帆副研究员的指导下获得了 PRCV2018「美图短视频实时分类挑战赛」冠军。不同于以往只关注分类精度的比赛,本竞赛综合考察「算法准确率」和「实时分类」两个方面,将运行时间作为重要指标参与评估,将促进视频分类算法在工业界的应用。以下是冠军团队对本次挑战赛的技术分享总结:
有需求是录制一段视频并上传,服务端可见。最后才用集成腾讯SDK的方式,走了一些弯路,这里记录一下。
近日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球 AI 挑战赛”正式开赛。
在如今这个短视频盛行的时代,不管你是自媒体人还是普通人,是否也想过拥有一款能一键生成短视频的工具?
4 月 23 日,在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上,基于百度深度学习平台 PaddlePaddle 和百度视觉团队的应用打磨,业界首个视频识别工具集正式开源。
这个项目的github地址为:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
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。
短视频因为其一分钟左右的视频内容而更适合现如今快节奏的生活。其低门槛,易上手的方式给了更多用户曝光的机会,而网红经济的爆红更是让人们对短视频APP源码趋之如骛。因为这种种原因,短视频APP源码开发也在逐渐兴起。况且投资短视频系统开发是一个能保证有成效的一件投资,因为开发短视频APP,可以承接广告,短视频本身的流量能为营销带来效果,使其他企业得到更大的曝光。
当前 Star 2000,但是大胆预判,这个项目肯定要火,未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K!
AI 前线导读:视频包含了图像、声音、文字等多种信息,可以表达生动、丰富的内容。随着 AI 时代的带来,互联网视频应用高速发展,视频更成为一种人人可生成的内容,数据量暴涨。如何利用机器学习将海量的视频内容充分利用起来,成为 AI 领域研究人员和企业开发应用的重要课题。本文,我们将分享爱奇艺资深科学家王涛在 AICon 上的精彩演讲,介绍爱奇艺在大规模视频分析理解方面的实践探索。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来自:炼丹笔记 赛题介绍 比赛名称:微信多模态短视频 比赛页面:https://algo.weixin.qq.com/ 比赛类型:多模态分类 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。 本赛题要求参赛队伍基于微信视频号短视频数据以及对应的分类标签标注,采用合理的机器学习技术对指定的测试
比如下面的这个网站:http://samuraipreneur.gumroad.com
【新智元导读】ActivityNet竞赛是目前视频动作分析领域影响力最大的赛事。上月,2017年竞赛组织者通过官网宣布了本届比赛的成绩。其中,来自百度深度学习实验室(IDL)的Genome团队获得子命题、由DeepMind主办的“Kinetics行为分类比赛”第一名,香港中文大学获得第二名,德国创业公司TwentyBN获得第三名。本文将具体介绍在ActivityNet Kinetics竞赛排名第一的视频识别任务解决方案。 作为重要的内容载体,视频已经成为信息获取的重要来源之一。与文章不同,视频通常需要预先标
根据腾讯云音视频官方的消息显示,播放器SDK是音视频终端SDK的子产品之一,它采用“腾讯视频”同款播放内核,经过内部业务长期优化和海量服务验证,对比系统播放器性能可提升20%-50%,同时具备“臻彩视听”、精准Seek、画中画等丰富功能,为用户提供直播、点播场景下流畅稳定的音视频播放能力,覆盖泛娱乐、电商、教育等多样化音视频业务场景,支持Web/H5、iOS、Android、Flutter平台。
prompt:Wide shot of battlefield, stormtroopers running...
上周,一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想,开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
看这栩栩如生的海底世界的珊瑚、鱼、海龟、海马……虽然还带着一股粗糙的折纸风,但已经自成一个体系了。
之前有个大客户让我写一篇关于抓取短视频评论数据的单子,说是帮助公司寻找意向客户以及所对应产品在短视频里面的展现以及热门程度,通过数据采集方式并作数据自动化分析,从而实现商业上的价值。对于我来说写个爬虫还不简单,通过三个周末加班终于完成项目。数据提交后老板也爽快直接给了两台15P作为报酬,心里美滋滋。
早些年,淘宝、京东与抖音、小红书是完全不相干的几个平台。长期在电商领域熠熠生辉的淘宝和京东,借助货源丰富、服务便捷等优势,收割着有购物需求的用户;一直在内容赛道闪闪发光的抖音和小红书,则凭借内容多元、互动性强等特点,俘获着有娱乐需求的玩家。它们的运营逻辑并不冲突,主战场可以说并不在同一个空间。
在推荐算法没出来之前,都是我们主动去寻找信息,而推荐算法出来之后,一切都反过来了,我们成为了被动者,信息主动来投喂我们了。
哈尔滨作为中国北方的重要城市,独特的冰雪风情和丰富的文化底蕴而受到游客的青睐。随着抖音等短视频平台的兴起,越来越多关于哈尔滨旅游的视频在网络上出现文章旨在利用Python编程语言,从音视频网站上抓取哈尔滨旅游抖音相关视频数据,并通过数据可视化技术对这些数据进行分析,以期为旅游行业的发展和营销提供依据的大力支持。
MediaMTX是个开源的轻量级流媒体服务器,它的安装过程参见《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“10.2.2 FFmpeg向网络推流”。MediaMTX下载后的压缩包包括可执行程序mediamtx.exe和配置文件mediamtx.yml,看起来非常简约,但它提供的流媒体服务一点也没缩水。双击mediamtx.exe,MediaMTX弹出一个命令行窗口,窗口内部的日志信息如下:
家人们谁懂,连大模型都学会看好莱坞大片了,播放过亿的GTA6预告片大模型还看得津津有味,实在太卷了!
在视频理解这一领域,尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展,展现出了较强的理解能力,但当它们面对电影级别的长视频时,却显得力不从心。因而,长视频的分析与理解,特别是对于长达数小时电影内容的理解,成为了当前的一个巨大挑战。
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2月16日凌晨,正值中国春节法定节假日期间,OpenAI 毫无预兆地发布了 AI 视频生成大模型 Sora。看过视频效果后,网友纷纷感叹「现实,不存在了。」
大家好,我是小卷,最近大家在视频号、抖音刷短视频时,是不是经常刷到那种用AI生成的聊天搞笑绘画视频。比如下面这个视频:南方小土豆来哈尔滨
细看产品的内在关联,产品在数据流层面是如何体现,从数据流层面如何反映产品的真实情况。数据埋点是数据流的源头,影响下游数据流使用的效果。
说起内容平台,相信大家并会不感到陌生,抖音、快手、小红书更是当下消费者最常用的内容平台之一。无论是抖音、快手,还是小红书,都凭借着独特的优势,在各自的领域站稳脚跟,成长为行业的头部玩家,收获了众多用户的青睐。
不仅Stable Video立马上线了公测,而且Pika也随即拿出了给视频对口型的Lip Sync,以及可以根据内容自动生成声音的音效生成功能。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金),始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求,搭建产学研合作及学术交流的平台,推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接: https://www.withzz.com/project/detail/12
在技术方面:这套系统主要是应用python语言进行开发设计的,在系统开发框架上采用了django框架作为主框架进行开发的。在项目中集成了:mysql/mybatis、vue等技术,基本上是属于一个python框架的技术范围。对于学习来说还是相对比较容易上手和掌握的。一般是接触过python开发的同学都能上手学习。可以用于毕业设计、课题设计、作业等场景上使用。另外这个项目是开源的,所以可自动下载使用。
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