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。
短视频作为近年来风靡全球的媒体形式,以其独特的魅力和影响力,深深地烙印在我们这一代人的生活中。它不仅仅是一种娱乐方式,更是一种全新的信息传播和交流平台,为我们的思想、行为和生活方式带来了前所未有的变革。那么,短视频对我们这一代人究竟有什么样的贡献呢?
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。
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。
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。
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。
很多做短视频营销的朋友需要批量生成大量的短视频,但是市面上的工具一是不好用,二是要收费。
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。
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。
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:
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注!
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。
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。
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。
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。
在大数据时代,网络爬虫技术成为了数据采集的重要手段。FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具,广泛应用于音视频处理领域。在本篇文章中,我们将详细讲解如何将 FFmpeg 应用于网络爬虫技术中,以解码和采集小红书短视频为案例。同时,文章将提供具体的代码示例,包括如何使用代理IP、设置User-Agent和Cookie等技术,提升爬虫的采集成功率。
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
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?
【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
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。
这是一个免费的全平台网站视频下载工具。我们有时候看到想要下载的视频,但是没有下载按钮怎么办?该平台就是为了解决这个痛点而生。
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。
项目地址: https://github.com/ddean2009/MoneyPrinterPlus
比如下面的这个网站:http://samuraipreneur.gumroad.com
2023年8月,针对生成式AI对新闻业的冲击与影响,我们发布了报告《拐点时刻?AIGC时代的新闻业》,并引起了一些关注,许多传统媒体的负责人找来交流,有纸媒,也有电视台。
项目地址:https://github.com/ddean2009/MoneyPrinterPlus
prompt:Wide shot of battlefield, stormtroopers running...
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。
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。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 1 背景介绍 虎牙平台直播内容日益丰富,不少用户会对直播中的精彩镜头更加关注,如何让用户快速甚至实时地回顾到直播中的精彩镜头成了我们关注的问题。直接的人工剪辑需要耗费大量人力,我们希望通过设计算法来自动剪辑,将好看的精彩镜头实时呈现给观众,同时精彩镜头作为直播过程中沉淀下来的优质内容,也能够在后续不同的产品形态上发挥作用。 1.1 什么是AI实时剪辑 所谓AI实时剪辑,主要是通过AI识别
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。
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。
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。
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。
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