利用CSS content内容生成技术以及CSS3 animation实现的，并且几乎没有任何的不足，这里给大家展示下如何实现的。
我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的方法，同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。我记得之前我粗略写过I帧的判断：H264编码NALU结构介绍与I帧判断方法，但也是粗略的写了一下，本篇文章我决定就关键帧来做个详细点的说明，最基本的就是——什么是关键帧。
本文是 ACM SIGGRAPH Asia 2021入选论文《基于关键帧和风格的相机运镜控制（Camera Keyframing with Style and Control）》的解读。该工作由北京大学前沿计算研究中心陈宝权-刘利斌课题组与法国雷恩第一大学、北京通用人工智能研究院等单位合作完成，用于解决动画、影视中的相机轨迹规划问题。该工作通过同时学习相机运镜规则与关键帧约束，实现了兼具风格化与细节的相机控制方法。
随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
近年来，随着 RTC 使用量的显着增长，在网络状况不佳的情况下时常发生数据丢包。数据包丢失在计算机网络中是常见现象，也是网络弹性面临的主要挑战之一。在 RTC 环境中，数据恢复不仅应该实时进行，还要利用尽可能减少带宽的占用。在视频中，作者深入探讨了如何增强视频网络在丢包场景下的弹性。
服务端 MP4 切片功能在于按需、无损地提供视频的小切片。具体实现上，首先解析和重写 mp4 的头信息（moov atom），包括改变表大小，以及更新音视频包的偏移。之后将这些 mp4 片段发送到浏览器。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是基于光流的视频目标检测系列文章解读。
论文标题：A Generative Compression Framework For Low Bandwidth Video Conference
本视频来自于Demuxed 2020，主讲人是来自Optus Sports 的Jeremy Brown，演讲内容是用于进度条滑动预览(trick view scrubbing)的四种方式。
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。
设计并实现同时支持多种视频格式的流媒体点播系统 我之前有篇文章介绍过如果实现一个C/S模式的Flv点播系统，Flv格式简单，处理起来也比较轻松，不过，实际工作中，需要点播的影片，岂会只有Flv这一种格式。我们常见的几种视频格式，随便哪一个都要比Flv复杂的多，尤其是本身设计的时候就没有考虑到要通过网络观看的格式，要实现点播，自然要比Flv难的多。当然，你可以把所有影片都转成Flv格式来处理，可是，当你拥有成千上万部影片的时候，不但得一个个转换，还要一个个检查是否转换成功、转换质量如何等，那工作量可不是一
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
给大家带来一些音视频的面试题，或者说是一些开发思路吧，不希望它成为以后你面试的八股文...
「 缺月挂疏桐，漏断人初静。谁见幽人独往来，缥缈孤鸿影。惊起却回头，有恨无人省。拣尽寒枝不肯栖，寂寞沙洲冷。——宋·苏轼《卜算子·黄州定慧院寓居作》 」
【导读】最近，针对视频目标检测中速度精度难以两全的问题，来自商汤科技（SenseTime）的学者发表论文提出一个新的概念——印象网络，其体现出了自然高效的特征聚合机制。本文的框架通过迭代吸收稀疏的关键帧特征来建立印象特征。印象特征一直沿着视频传播，有助于增强低质量帧的特征。这种印象机制能够将稀疏的关键帧进行远距离的特征融合，并且使融合的过程开销最小。所提出的方法在ImageNet VID上进行了评估，取得了非常好的效果并且具备实时性（20fps）。代码将开源。 论文：Impression Network
steps()有一定的学习难度，总是搞不清楚，最主要就是start和end傻傻分不清楚。我这里自我挑战下，看看能不能说清楚。
上一篇我们看了rtmp audio的数据结构，这一篇我们来一起看一看rtmp video的数据结构。
视频文件是多媒体数据中比较常见的一种，也是入门门槛比较高的一个领域。视频数据相关的领域任务包括视频物体检测、视频物体追踪、视频分类、视频检索和视频摘要抽取等。
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
只要涉及到视频流的输出，就一定会涉及到关键帧。TSINGSEE青犀视频EasyNVR视频安防服务平台内关键帧默认为1S一个，每秒可输出25个视频帧。关于关键帧比较详细的介绍，大家可以参考：流媒体服务器如何提取视频的关键帧。
1 . x264 编码操作 : 调用 x264 库的 x264_encoder_encode 方法 , 将图像数据编码成 H.264 数据帧后 ;
随着视频编辑技术的普及，创作天平便开始往大众方向倾斜，视频创作领域的生态也随之改变。一段优秀的片头，竟可以直接把视频作品送上热门，促成年轻IP的兴起。那么有关片头设计理念，片头设计与制作的相关问题，本文将进行详细介绍。
Mpeg：moving picture experts group 移动图片专家组
今天早上有位开发者问我，能否调整视频直播点播流媒体服务器中的流的关键帧。这位开发者其实对码率和分辨率的调整不是很熟练，也不是很能掌握码率和分辨率的大小对视频流的影响，所以想到来调整关键帧间隔来优化他对视频的观感体验。
1 . 图像数据转换 : Camera 获取的是 NV21 格式的图像数据, 先将 NV21 格式的图像数据转为 I420 格式的图像数据 , 再将 I420 格式的图像数据编码为 H.264 格式的视频数据 ;
请注意，本文编写于 940 天前，最后修改于 871 天前，其中某些信息可能已经过时。
I帧是帧内压缩，因此自身是完整的可以直接解析出数据，因此I帧的单位时间数量和自身的数据量决定了视频数据解析出的画质。
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。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
论文主要目的：显式地用量化的方法来分析motion对于视频理解的作用有多大，在整个视频分析过程中起到了多大的效果。这也是我了解的第一篇用量化的方法来探讨motion信息的贡献的论文，文中逐类的分析motion带来的性能增益（图4）也是第一次见到。
MediaCodec 有两种方式触发输出关键帧，一是由配置时设置的 KEY_FRAME_RATE 和KEY_I_FRAME_INTERVAL参数自动触发，二是运行过程中通过 setParameters 手动触发输出关键帧。
本文是我的《FFMPEG Tips》系列的第三篇文章，上篇文章介绍了如何提取整个音视频码流的媒体信息，包括：封装格式、编码格式、视频的分辨率、帧率、码率、音频的采样率、位宽、通道数等等，而本文则关注得更细一点，看看如何利用 ffmpeg 读取码流中每一帧的信息。
stts box里面保存了一个压缩格式的表，用来描述音视频帧的解码时间戳。如下图19：
视频段落字幕（Video paragraph captioning）的目的是在未修剪的视频中描述多个事件。现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题。这种二阶段的方式使生成的段落的质量高度依赖于事件建议（event proposal）检测的准确性，然而事件建议检测也是一项具有挑战性的任务。
先输入一个视频序列 I ，它由N个帧组织，每一帧都有一个掩膜Mi来划分感兴趣的区域。
今天你黑了吗，哈哈，当然不是指的你皮肤变黑了，而是身处在直播浪潮中的你，在观看直播中是否碰见了黑屏的现象，不过不要慌张，接下来就以腾讯云直播为例告诉您引起黑屏的原因以及如何去规避黑屏。
就像下面这张GIF，左边是张静态图片，随着画者一点一点为其勾勒色彩，右边的动图也在实时地变换颜色。
视频I帧又称帧内编码帧，即关键帧，是一种自带全部信息的独立帧，无需参考其他图像便可独立进行解码，我们可以简单地理解为它是一张静态画面。因为在视频监控系统中，预览的视频画面是实时的，对画面的流畅性要求较高，所以视频解码都采用I帧、P帧的方式，不仅可以提高网络的适应能力，还可以降低解码成本。
在编译WebRTC过程中，我们上一篇解决了c++编译WEBRTC视频播放项目获取sdp会话描述失败的问题，在解决这个问题之后，重新建立SDP会话描述之后，视频添加成功，但是实际播放的时候画面会卡住。
近年来，计算机视觉领域的生成技术越来越强，相应「伪造」技术也越来越成熟，从DeepFake换脸到动作模拟，让人难辨真假。
---- 新智元报道 来源：微软亚洲研究院 【新智元导读】近期，微软亚洲研究院 NUWA 多模态生成模型家族迎来了新成员——NUWA-XL，其以创新的 Diffusion over Diffusion 架构，首次实现了高质量超长视频的并行生成，为多模态大模型提供了新的解题思路。 输入16句简单描述就能生成一段长达11分钟的动画片？ 没错！微软亚洲研究院提出的超长视频生成模型 NUWA-XL 可以根据文字自动生成高质量动画作品。 让我们先来看一看这段由 NUWA-XL 生成的动画片吧！ 早在多年前，
随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
在前面的Android FFmpeg系列03--视频解码与渲染一文中，我们了解了FFmpeg的解码API和整个解码流程，本文通过一个小案例来了解下FFmpeg中的编码API和整个编码流程
本次演讲主题为针对 UGC 视频编码优化的基于机器学习的编码系数调整，主讲人从五个部分分别介绍了所提出的方法，最后提供了在Facebook视频序列上的测试结果，展示了这种方法在不同的编码器上均能够带来码率的节省。
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