在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
作者 | Michael S. Ryoo 研究员与 AJ Piergiovanni 学生研究员（Google 机器人团队）
今天和大家讲一下音视频直播技术架构。之前的关注点主要放在客户端如何采集音频数据上，经过这两天的思考，我觉得应该先给大家讲一下音视频直播技术架构，这样更容易从整体上理解视频直播技术是如何运转的，之后再逐步的介绍每一个主题。
物联网这个概念早在十多年前便已提出，其主要依托于移动通讯网络来实现其功能的传输。在过去物联网领域的一些设备控制场景中，我们或多或少都见到过远程控制技术的身影，但受限于当时的网络条件和技术场景，大部分应用都属于对设备的简单操作，并不会同步太多的现场实时信息。随着通讯技术的不断发展，以及5G技术的出现，智能化的生活也离大家越来越近。
2024年4月27日，在中关村论坛未来人工智能先锋论坛上，生数科技联合清华大学正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型——Vidu[1]。本文将对标Sora大模型、国产“类Sora”大模型等，详细介绍新兴国产大模型Vidu的背景、成果、架构等相关知识。
不论是一对多直播还是一对一直播，都离不开流媒体技术的支持。可以说，流媒体架构是任何一个直播系统的核心架构，没有它，任何一个所谓的“直播”过程都无法实现。那么流媒体是什么？在网络视频直播系统的搭建过程中，流媒体架构是如何实现的呢？接下来小编会一一进行解答。
物联网这个概念早在十多年前便已提出，其主要依托于移动通讯网络来实现其功能的传输。在过去物联网领域的一些设备控制场景中，我们或多或少都见到过远程控制技术的身影，但受限于当时的网络条件和技术场景，大部分应用都属于对设备的简单操作，并不会同步太多的现场实时信息。随着通讯技术的不断发展，以及5G技术的出现，智能化的生活也离大家越来越近。 5G的出现给移动网络带来了高带宽、低时延、本地分流等新的特性。同时，远程控制作为5G技术的先导，其对于智能化时代具备重要价值，5G可以满足远程控制应用中更多信息的同步需求
2023 年年底，很多人都预测，未来一年将是视频生成快速发展的一年。但出人意料的是，农历春节刚过，OpenAI 就扔出了一个重磅炸弹 —— 能生成 1 分钟流畅、逼真视频的 Sora。它的出现让很多研究者担心：国内外 AI 技术的差距是不是又拉大了？
短视频 SDK 架构中主要做的一些事情，这其中最重要的就是短视频 SDK 的架构设计，包括架构设计理念、架构图、整体数据流程、模块架构设计等。今天小编就简单介绍一下短视频APP开发中，选择什么样的厂家，厂家SDK 架构设计。
视频理解是计算机视觉领域中的重要问题，它有很多应用，如视频自动标注、行为识别和机器人感知。视频理解对自动智能体在现实世界中的应用有重大影响，目前它仍是一道难题。现有的解决方案计算成本高昂，最快速的算法需要在强大的 GPU 上运行才能处理超过 0.5 秒的视频片段。
视频理解是一个很有挑战性的问题。由于视频包含时空数据，因此图像的特征表示需要同时提取图像和运动信息。这不仅对自动理解视频语义内容有重要性，还对机器人的感知和学习也至关重要，比如网络视频分类或体育活动识别。就和人类一样，机器人相机的输入很少是静态的快照，而是以连续视频的形式出现。
AI 科技评论按：深度学习已经在安防，金融，自动驾驶等领域得到了广泛的应用。市场上的方案大多是基于 GPU 或者精简指令集 RISC 架构，通过增加多个处理单元提升计算能力。
在实际的多人音视频通讯场景中，1 对 1 通讯只是诸多场景的一种。而在教育或者会议的场景中，更多是 1 对多或者是多对多通讯。综合目前多方通信方案来看，基本都是以下三种架构方案：Mesh 架构、MCU 架构、SFU 架构。 一、Mesh 架构 如上图所示：5 个浏览器，两两建立 p2p 连接，每个浏览器与其它 4 个建立连接，总共需要 10 个连接，整个传输形成一个网格拓扑结构。如果每条连接占用 1m 带宽，则每个端上行需要 4m，下行带宽也要 4m，总共带宽消耗 20m。他们通过 STUN 服务进行穿
在直播开发过程中，需要关注的点有很多。但是我们并不能把关注点只是放在客户端如何去采集音频数据，或者是客户端的推拉流的相关内容，而是应该先了解一下直播技术的架构问题。这样一来，对于直播技术的运转流程理解起来也就更加容易了。
为了解视频领域的问题，Google机器人团队提出：用进化算法自动设计出以原来计算成本的一部分提供相当性能的网络。
虚拟现实&元宇宙，技术架构探索 Topic 《我们离真正的“虚拟现实”还有多远？》 李浩 网心科技 CEO 虚拟现实技术是通向元宇宙的关键，然而要推动其大范围普及，还须扫清一系列的挑战，包括拟真音视频体验，动作反馈，无眩晕，终端便携性，云边端算力协同，强互动内容，方案成本可控等。本演讲将基于上述问题进行深入分析，探索在音视频体验、协同渲染、强交互等方面的相应技术架构及解决方案。 1. 真正的虚拟现实所面临的关键挑战 2. 学术界和产业界的动态，基于当前技术和基础设施是否有好的解决方案 3. 探索端边云协同
LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站将于11月25日至26日在北京丽亭华苑酒店召开，本次大会将延续【音视频+无限可能】的主题，邀请业内众多企业及专家学者，将他们在过去一年乃至更长时间里对音视频在更多领域和场景下应用的探索、在实践中打磨优化技术的经验心得、对技术与商业价值的思考，与大家一同分享和探讨。 音视频服务架构演进 技术的快速发展带动音视频相关应用及产品的不断更新迭代，疫情影响的大环境下，基于实时音视频技术的线上互动交流、协作，游戏娱乐等场景迎来快速发展，这些对音视频服务
Video 机器人技术研究人员Michael S. Ryoo和学生研究员AJ Piergiovanni发布。了解视频是一个具有挑战性的问题。由于视频包含时空数据，因此需要使用其特征表示来抽象外观和运动信息。这不仅对于自动理解视频的语义内容（例如网络视频分类或体育活动识别）必不可少，而且对于机器人的感知和学习也至关重要。就像人类一样，来自机器人摄像机的输入很少是世界的静态快照，而是采用连续视频的形式。
我们的EasyNVR流媒体服务器是基于B/S结构进行视频播放，还有一种视频结构是C/S结构，比如海康使用的就是C/S结构。今天有开发者问我：B/S结构播放视频和海康的那种C/S结构播放视频相比，优势都有哪些？实际上这两种架构是针对不同场景的架构。本文就跟大家讲一下BS架构与CS架构的区别和优势。
直播的推流和拉流主要是由五个部分组成的，分别是：（音视频）采集、（数据）编码、（数据）传输、解码（数据）、播放显示。开发直播 app，直播源码是一个非常重要的存在。直播架构在直播系统开发过程中也是一件非常重要的事情，如果架构的设立不能从根本上解决问题或防止问题的发生，那么在前端app运行时就会出现一定的运行错误。关于直播架构，给大家分享下相关的内容。
6月17日，赛灵思公司宣布推出两款易于扩展、超高密度视频转码专用的实时计算视频实时转码一体机。基于赛灵思新型的 Xilinx实时服务器（ RT Server ）参考架构，两大全新一体机将双管齐下，助力当今服务提供商以每通道最低成本提供视频质量和比特率优化的多种类型应用，例如电子竞技与游戏直播平台、社交与视频会议、远程直播教育、远程医疗和视频直播等，并较基于软件的架构或者固定架构解决方案，都能显著降低总拥有成本（ TCO ）。
OpenAI 发布的视频生成模型 Sora(https://openai.com/sora)，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920 ，生成能力远超此前只能生成 25 帧 576x1024 图像的顶尖视频生成模型 Stable Video Diffusion。
大家晚上好；昨天晚上下班的时候，在srs知识星球上看到了作者发布了一个srs直播软件在ios、安卓应用商城上，于是立马就去体验了一下，对比了一下几种协议的播放速度，还支持推流，感兴趣的朋友可以去下载体验一下（可以直接在手机应用商城里面搜索：SRS直播）：
记得从 2016 年起我开始从事音视频 SDK 开发，当时音频技术处于零基础阶段。现在 Android 和 iOS SDK 已迭代至 v3.x 版本。在期间得到很多乐于分享的开发者帮助，如果没有他们分享的精神，我无法完成这么复杂的工作。现在，我也愿意把自己在音视频领域积累的开发经验分享出来，让相关开发者能够得到一点启发和帮助。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 视频化已是各行业大势所趋，面对飞速增长和更加多元化的音视频服务需求，在实际场景下探索如何能够通过现有技术更加完美的组合，或是引入更多新的技术，寻求以最低的成本实现更加极致的用户体验，创造更多业务可能，是目前各行业所关注的重点之一。 3月23日晚 7:00，我们特别邀请到了 快手音视频首席架构师 刘歧 以及 快手视频图像算法引擎负责人 陈宇聪 两位老师，和大家一同聊聊快手StreamLake在探索音视频技术升级，追求极致用户体验与业务创新道路中所做的工作，以
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 视频化已是各行业大势所趋，面对飞速增长和更加多元化的音视频服务需求，在实际场景下探索如何能够通过现有技术更加完美的组合，或是引入更多新的技术，寻求以最低的成本实现更加极致的用户体验，创造更多业务可能，是目前各行业所关注的重点之一。 今晚 7:00，我们特别邀请到了 快手音视频首席架构师 刘歧 以及 快手视频图像算法引擎负责人 陈宇聪 两位老师，和大家一同聊聊快手StreamLake在探索音视频技术升级，追求极致用户体验与业务创新道路中所做的工作，以及一些经
为了让大家更好的了解腾讯云在物联网领域的技术产品创新以及业务进展，腾讯云在智东西公开课开设「腾讯云智能终端专场」，共计三讲，深度讲解腾讯云智能终端核心技术产品。3月18日第一讲将开讲，定名为IPC视频物联公开课，将系统讲解腾讯云IPC视频物联解决方案。 据麦姆斯咨询报告，全球视频监控市场规模预计将从2018年的368.9亿美元增长至2023年的683.4亿美元，2018年至2023年期间将以13.1%的复合年增长率获得增长。当中尤以IPC（网络摄像机）的成长势头最为凶猛。 从IPC的用途来看，主要分为
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列，旨在介绍单一项目，会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细，包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成，互补互充~
（1）推理的主要部分是在视频中局部进行的，因此，它忽略了几秒钟内动作中的重要关系。
LiveVideoStack：展晓凯你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与新加坡国立大学提出高效的 MLP（多层感知机模型）视频主干网络，用于解决极具挑战性的视频时空建模问题。该方法仅用简单的全连接层来处理视频数据，提高效率的同时有效学习了视频中细粒度的特征，进而提升了视频主干网络框架的精度。此外，将此网络适配到图像域（图像分类分割），也取得了具有竞争力的结果。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.12527 GitHub链接：https://github.com/MTLab/MorphM
这篇文章是阅读YouTube的《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》后的一点总结，这篇文章值得详细阅读，因此将其中的核心点整理出来。
// 编者按：随着网络和移动设备的普及，从两人通话到多人开麦、再到千人万人大课堂，音视频领域得到了迅速的发展。在如今万人场景下，音视频传输面临哪些挑战呢？传输过程又经历了怎样的演进实践？LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了火山引擎的汪俊老师，为我们分享万人场景下的传输挑战和演进实践。 文/汪俊 整理/LiveVideoStack 大家下午好，我是来自火山引擎的汪俊。大家也知道，火山引擎的RTC已经在很多业务场景落地。今天很高兴能够给大家带来从0到万人场景演进过程中
在本文中，推荐系统的架构与其他的推荐架构极为类似，都是由两个部分组成：1、候选集生成；2、ranking。详细的架构如下图所示：
OpenAI 发布了新一代旗舰生成模型 GPT-4o,这是一款真正的多模态大模型,可以「实时对音频、视觉和文本进行推理」。 支持与 AI 实时语音对话,且响应时间达到毫秒级;交互中可识别人类情绪并以相应的情感做出回应;多语言能力的提升,WebRTC 成为大模型关键能力。
最近几年，微服务大行其道。在业务模型不完善，超大规模流量的冲击的情况下，许多企业纷纷抛弃了传统的单体架构，拥抱微服务。这种模式具备独立开发、独立部署、可扩展性、可重用性的优点的同时，也带来这样一个问题：开发、运维的复杂性提高。有人感觉微服务越做越不方便维护。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数据中进行联合训
信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 App 中，由平台主动推送，用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
根据世界银行的数据，过去五年全局犯罪率有所上升。监控摄像头通常被部署以帮助威慑暴力，提供实时监控并收集犯罪或暴力活动的证据。得益于技术的进步，监控系统越来越经济实惠，部署也变得更加容易。随着部署的监控摄像头数量的增加，对于人工操作员来说，手动监控摄像馈送变得既昂贵又具有挑战性。因此，对于简化暴力检测（VD）的过程，实现自动化监控摄像头的方法具有极大的需求，这种方式要更加准确和高效。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读9分钟扩散模型正在不断地「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数
Shopee 是一家全球性的电商平台，业务范围辐射东南亚、拉美等多个地区。多媒体理解（Multimedia Understanding，下文简称 MMU）团队是 Shopee 内专注于提供多媒体内容理解服务的团队，为电商、直播、短视频等业务提供支持。
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
NETINT是一家在高性能存储和视频编码领域拥有前沿技术的芯片设计公司，在上海、温哥华、多伦多三地设有研发中心，并且有将近一百名资深研发工程师。经过了四年的研发NETINT拥有了世界上第一款可计算存储架构的融合存储功能和视频编解码功能的SoC芯片，这款芯片正式通过了PCIe SIG的认证测试，是世界上第一款支持PCIe 4.0接口的高性能芯片，在这项技术上，NETINT要远超其它芯片公司。
近几年，微服务架构迅速在整个技术社区窜红，被认为是 IT 软件架构的未来方向。一线互联网公司由于具有大量的业务体量和业务场景，比如阿里、网易，很早就开始入坑微服务架构。
近年来，直播行业获得高速发展。数据表明，截至 2021 年底，我国网络直播用户规模已达 7.03 亿。以电商为例，直播已成为电商运营的“标配”且用户量可观。据益普索发布的《2021 直播电商趋势报告》表明，2021 年直播电商用户平均年消费超过 2500 元，平均增长为 12%。除了直播行业，短视频、AR/VR、 电竞和视频会议等音视频应用也步入快速发展阶段。 一方面，音视频技术的发展和 5G 商用奠定了坚实的技术基础；另一方面，近两年新冠疫情的出现和发展，让原有的生活工作场景线上化，远程办公、线上教育和线
近日，人工智能领域的领军企业OpenAI发布了一款具有划时代意义的视频生成模型——Sora。这款模型凭借其强大的生成能力和逼真的视觉效果，迅速引起了广泛关注。本文将详细介绍Sora的技术特点、应用场景以及它对未来视觉内容创作的影响。
目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近，与其他方法相比，深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能，其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。
随着虚拟现实技术的不断发展，全景媒体系统的标准制定与完善逐渐显示出越来越重要的作用。为了规范虚拟现实系统，研究全景媒体的系统架构具有重要的价值。本帖首先回顾了目前虚拟现实技术的发展以及在实际应用中存在
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