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推荐(蜜蜂) -- (限免)

如果你还是不会PR、AE、又讨厌爱烦人的广告,那么蜜蜂是不是带给你不一样的体验呢?一起来看看吧。 今天是专场的倒数第84场,跟大家分享的是逼格很高操作很傻瓜式的--蜜蜂。 蜜蜂是由深圳市网旭科技有限公司开发的,一款操作简单,功能专业的平台视频,可在Windows、Mac、iOS和Android 上享流畅体验,满足不同人群的需求。 蜜蜂是一款视频,可快速裁、分割、合并视频,给视频加字幕、去水印、添加背景音乐,视频调色、添加倒放效果、视频快进慢放,视频配音、语音和字幕互转以及制作画中画视频等 。 (备注:摘百度百科)主要功能视频编比例多轨道内含多种特效素材语音与字幕互转调整视频参数导出设置以上内容是涛啦从百度百科阉割过来的压缩版,具体的可以参见:https:baike.baidu.comitem 实践部分第一步:打开蜜蜂官网下载并安装 地址:https:beecut.cn?第二步:注册登陆后在电脑上选择16:9那位 ?

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你讲故事,它视频:AI视频化解放熊猫眼

机器之心报道 参与:张倩、杜伟视频是一项费时费力的工作,需要己去找合适的帧并将其拼接在一起。如果能将这一过程化,部分师可能就不用熬夜片子了。 来清华、北航、哈佛大学和以色列赫兹利亚跨学科研究中心的研究者开发了一种新的视频方法,可以通过编视频对应的文本完成镜头选取和拼接,生成符合文字描述的连贯视频。? 该工具对新手非常友好,即使不具备专业的视频技巧也能得到高质量的视频蒙太奇。研究者还提出了一个新的视频界面,用户可以直接在文本上进行操作,而无需对视频帧进行操作。 「使用我们的工具,用户能够以文本编的方式提供输入。该工具可以从视频库中搜索语义匹配的候选镜头,然后使用优化方法,通过和镜头重排来组合视频蒙太奇。」 在众多视频网站中,「观看某位明星镜头」的选项已经出现一段时间了,最近有关的研究看起来又将化提高了一大步。这样的技术,什么时候会进入实用阶段呢?

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    9.9元体验视频云点播

    云点播为您提供媒资管理+短视频SDK+小程序插件+超级播放器等丰富的产品能力,快速构建长短视频一体化方案,9.9元体验一站式视频上传、转码、AI、及分发播放服务,还免费赠送基础版短视频License SDK 28天使用权

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    AI换脸、虚拟主播、智能影像生产……文娱产业现在已成AI的天下了

    写稿机器人DreamWriter就是一位AI记者,2015年,其处女作《8月CPI涨2% 创12个月新高》一经发出就引发轰,这个机器人能根据算法在第一时间生成稿,一分钟出成稿……这手速人类记者还是望尘莫及 后期是个耗时间烧显卡的活,非线性、画面渲染调色、特效合成等哪一样都是创造+体力活。AI加持下,并非所有的工作都需要人类完成。就比如说,这项体力活AI已经能帮上大忙了。 当然是根据各作,锁定每一帧的重点:?是不是很赞?除了AI已经可以做到在理解内容及场景的基础上,富有逻的生产新的视频内容。 无需会写代码,只需要手握一个fakeapp等应用,“投喂”想要换成的主角的视频进行训练,就能己训练一个AI模型出来。随后,把《射雕英雄传》里的朱茵换成杨幂,简直看不出是人造的:? 世界首张AI作曲专《I AM AI》是美国网红歌手Taryn Southern上传的作品,通过AI音乐创作公司Amper Music的,Southern只需调整情绪、风格、速度等参数,AI即可生成一首曲子

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    AI 精彩视频:战术竞技类游戏直播

    然而精彩视频工作,需要人工浏览视频并找出精彩片段,用视频编进行,耗费大量时间和精力。 为了解决这个问题,我们尝试用 AI 完成精彩视频的工作,并借助 TGL腾讯游戏玩家创作联盟 实现视频一键多渠道(看点、企鹅号、今日头条)发布。 目前已经支持 AI 视频的游戏有:绝地求生端游、刺激战场、军出击、穿越火线端游和手游。同时我们接入了虎牙直播,实现了直播视频抓取、AI 视频、到多渠道发布。 未来可接各种品类的游戏和赛事的直播 AI 视频需求、内容素材库的需求,有合作意向的同学可以联系我们。 未来工作如何解决少量样本训练模型效果不佳问题拓展更多搞笑场景识别模型撰写优质标题 引用 Yao, Ting, Tao Mei, and Yong Rui.

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    ScreenToGif --好用的gif录屏

    ScreenToGif是一个免费开源的,可以轻便快捷地录制屏幕,集录屏与编于一身。 录制的窗口大小可以己调,有屏录制;每秒最大帧数也可以己设置,默认的也足够了。? 录制完成后在编界面下方会显示具体的每一帧(点击菜单项播放可以播放方才录制的图),有哪一帧不想要的可以直接删除,还可以直接删除某一帧的前面或后面,非常方便。 内置的编器支持裁、调整大小、翻转、添加文本、水印、模糊、标题、字幕、按键等。?在选项那可以开启屏模式,还可以更改快捷键。?除了秀操作,还能用来做表情包??? 对于一个想用态图展示部分内容的公众号运营者来说,简直就是救星啊。?

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    基于云端的视频

    大家比较熟悉的视频,在手机端可能有萤火、映,在电脑端可能最熟悉的就是 Adobe 系列的Premiere视频了。 针对这种问题,这里分享一款超级好用、基于云端、操作简单的一款云端视频。 现在,它被球数百万人使用和喜爱。?优势有如下几大优势:「一、丰富的模板」?「二、操作简单,基于云端安、渲染快」?「三、功能丰富,既可以做视频、影片制作还能做幻灯片」? 模板新建点击页面的“以模板新建”按钮,会跳转到模板选择的界面,我们根据己的需求选择提供的模板即可。?空白项目创建空白模板,我们可以根据不同的设备类型来进行选择。该提供了多种设备类型。 视频渲染我们的视频好之后,就差最后一步了。那就是视频渲染,通过点击视频右上角的保存按钮,就会渲染,只需耐心等待即可。视频渲染完之后,采用的是 mp4 的文格式,这样跨平台更好。?

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    从复活巨星到修复老电影,细数AI在电影领域的打开方式

    不知不觉,AI已经攻占了电影行业的产业链,包括选星、、电影修复......1选星参演:大数据分析下的观众喜好阿汤哥和文艺男神基努·里维斯谁更能在作片中吸引观众的眼光? Cinelytic联合创始人兼首席执行官Tobias Queisser曾在一次采访中谈到:“用Cinelytic可以单独比较两位女演员,也可以在特定的电影场景里进行比较。 2写剧本、做AI比我们更了解己选角只是整个电影制作的一小部分,在AlphaGo打败李世石的同一年,纽约大学AI研究人员奥斯卡•夏普(Oscar Sharp)罗斯•古德温(Ross Goodwin 从选角到写剧本再到观众喜好预测,人工智能也没有放过电影。‍ 在2016年,IBM的沃森制作出的惊悚科幻片《摩根》成为球第一部由人工智能操刀的电影预告片。 2017年,斯坦福大学与Adobe合力开发出了一款可以完成视频程序,在速度碾压人类之外,同时还可以让我们根据己的意愿对人工智能的风格进行控制。

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    腾讯云助力人民日报进博会报道,新技术新设备实现媒体采编智能化

    SD-WAN(定义广域网)作为一种可快速部署、低成本高灵活性的广域网解决方案,在产业互联网时代市场前景十分广阔。 其中,在云端视频制作方面,腾讯云的一站式云端视频制作服务,为人民日报提供了智能高效的在线视频创作工具,实现了在线直播视频的智能、智能字幕等AI能力,帮助前后方记者编提高的效率。 此外,云端还支持特效的制作,人民日报可以通过AI能力实现精彩集锦、人脸识别等,同时通过插入图片、图片处理、效文字、文字处理,实现视频特效的制作。 其中,云端团队媒资库支持团队素材权限隔离及共享、云端直播录制、AI内容识别、多级标签筛选等功能,而定制版服务主要包含定义域名、定义logo以及定义登陆背景等。 ? 相比于传统视频制作,在云端可以融入AI能力,提升制作效率,传统视频编行业都在向云端迁移,在云端打通视频制作的整条生产链路是行业趋势。 新技术是媒体融合的发机,推进媒体融合发展的加速器。

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    镁客请讲 | 慧川智能康洪文:打造一个“AI+视频云平台”的中央厨房

    打破常规,他要从第一步比那个视频制作方法为了制作一个真正合格的视频,我们首先要做的就是收集需要的素材,然后将这些素材进行切、编,包括添加过渡效果、添加字幕、处理声音效果等等,最后生成视频文2004年进入微亚洲研究院,后又赴美国卡耐基梅隆大学攻读人工智能、计算机博士,10几年来,他一直在围绕视频做AI研究。现如今,他的身份是AI创企慧川智能的创始人兼CEO。 在这一点上,慧川智能的“智影”则提出了一种新思路,通过云平台接入分散的视频素材和分散的师,通过化标签、模块化包装、智能字幕、配音等AI技术提升在线视频制作效能,甚至能够基于然语言处理等 “我们要打造的是一个‘AI+视频云平台’的中央厨房。”康洪文表示。?如此一来,即使是小白用户,也可以在极短时间内完成一个短视频的制作,而不需再去辛苦学习如何用PR、AE等视频制作。 做垂直领域创业,不担心BAT的狙击现如今,根据相关数据统计,2000年以来,活跃的人工智能创业公司的数量增加了14倍。在这其中,有基于技术致力于打造平台的大公司,也有专注于做独立或硬的小公司。

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    CES 2018 VR硬新品盘点丨景相机与VR一体机成为“主角”

    VR景相机,拍摄一机搞定VR景相机成为了今年展会上另一位“主角”,厂商们似乎并不满足于更高的画面质量,纷纷加入了、实时分享等令人眼花缭乱的功能。 同时,Vuze+VR配备了Vuze VR Studio编,Humaneyes还为用户展示了一个新的VR内容平台Humaneyes Zone,用户能够通过简单的超链接实现存储,流式处理和分享VR内容 Pilot Era,带8K视频拼接功能景图像解决方案提供商Pisofttech在会上推出了Pilot Era这款VR 360°相机,无需外部设备或即可进行实时8K视频拼接。 该相机可适配iPhone,即插即拍,可实现4K超高清景视频、2000万像素景照片、景直播、360°景视频通话、画中画(MultiView)、手机(FreeCapture)等功能。? 模拟双目视觉采集影像,配合DetuStitch高速拼接,制作出3D景影像。

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    如何撬AI万亿美元市场? 华人学者新研究实现移端神经网络180倍加速

    新智元报道 编:白峰、鹏飞【新智元导读】在边缘设备和IoT实现了真正智能的公司将定义计算的未来,因此谷歌、微、苹果等大厂已经花费了数十亿美元来推这种智能硬竞赛,但目前为止结果依旧不那么令人满意。 我们得出的结论是,即使在移AI时代,仍在占有并将持续占有整个业界,并且通过纯压缩编译协同设计在数十亿个现有移设备和数万亿个新兴的物联网设备上启用实时AI应用程序是最切实可行的方法。 如今,在美国,欧洲和亚洲,有100多家AI芯片初创公司,从重塑可编程逻和多核设计(programmable logic and multi-core designs)的公司,到开发己的新架构的公司 将完改变AI边缘计算的格局:压缩编译协同设计算法方案在本节中,我们介绍了压缩编译协同设计算法方案的细节,我们相信这将完改变AI边缘计算的格局。 方法论级别:在此级别上,协同作用是将两个组的方法论紧密集成在一起。例如,通过生成代码以启用新的深度学习枝方案的编译器框架,我们可以产生高达180倍的加速。

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    Taro.ai钱昊:C端是我的梦,而相机的智能定位和追踪则是用户的梦 | 镁客请讲

    也是在2016年,与VR相关的智能硬大火,在钱昊最初的设想中,他希望能够开发景VR视频拍摄工具。 即便是非常受欢迎的VR硬类产品,也大多性能低,且参差不齐。“我们是看好智能硬领域的,而且我们认为,有真正AI技术加持的智能硬,是能够获得用户青睐的。” 硬结合,视频5分钟搞定,还能加特效除硬和模块产品外,Taro.ai还开发了一款,为用户提供极致的便捷视频服务。“现在大多的硬产品都没有配套服务,用户的真实体验感比较差。 但原始视频太大,我们不能通过手机进行操作,必须通过电脑和特定的视频。然后再进行挑选、拼合、特效,可能只有1分钟的视频,后期工作要花1个小时至以上的时间。 钱昊介绍,Taro.ai的具备了的功能,可以将视频截成多个特殊格式小片段,保证任何都可以对这些视频进行后期操作。

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    懒人制作学术会议 OralSpotlight Video指南

    ;结合讲稿做好静态的slides,在脑袋里模拟一下有哪些地方需要用画配合讲解,再添加上画,用latex做slides的大神除外;把讲稿扔进text-to-speech里,生成一份由AI念的稿子, 录下来存成mp3格式;配合AI念的语音,完成对slides的录屏,存成mp4格式;把语音和录屏在一起,完成啦! ;完成录屏后,可以直接用AI生成的语音合成视频,也可以己跟读AI的语音,同时录音。 由于mac的录屏没有声音,所以这一步会用到一个工具叫作Audio Hijack,这个长成下面的样子,可以捕捉app的声音,选择成捕捉浏览器的声音,就可以把谷歌AI念的语音导出成mp3文咯。? 6(语音+图像->出货)强烈推荐mac OS带的iMovie,几乎没有学习成本,把录屏的mp4和录音的mp3导入这个app,裁一下超时的视频和音频,对齐一下时间轴,随后就可以导出成成品视频啦!

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    腾讯云大学大咖分享 | 云时代下的视频制作域

    在云端实现导播能力,为云端制作中心的搭建创造基本条;而在云端实现能力,则可以节省下载上传等时间,结合ai视频理解技术,实现在云端高效智能生产视频内容的工具。 还具备特效制作的功能,通过AI能力实现,如精彩集锦、人脸识别、语音转字幕和智能拆条等;通过插入图片以及对图片的处理,效文字以及对文字的处理,实现视频特效的制作。 我们还和微视合作,开发了一个互器,可以帮助用户生成互视频,增加和观众之间的互。 在AI功能方面,具有广告植入、介绍、批量生产和素材库4个能力。 远程制作中心包括云导播、云、视频AI、广告等系统,针对视频播出和视频处理等功能齐,能够快速上线。 A:大家要对己上传的素材负责,腾讯这边也和一些内容团队有合作,获得了授权的素材才会在素材库中供大家使用。 Q:云相比传统PC有哪些好处?

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    AI如何用于现场直播场景

    摘要:与许多产业一样,通过和算法辅助,电视与视频制作很可能被人工智能和机器学习所改造,而当前这些制作任务都是由人来执行。 ED—基于规则的化报道AI系统Ed专为捕获和编实时事而构建。跟SOMA一样,Ed接受一个或多个视频流输入,每一个输入都以静态超高清相机录制,每一个宽镜头都安置在舞台的不同位置。 片段排列节奏是片段时长最小值最大值的函数。任一片段都应该满足这一条,通常保证说话人在镜头内是基本要求,Ed系统内镜头排列方法就是调控每一个镜头切换都是发生在人说话开始或者结束发言的时候。 图9 Ed的结果(左)和专业人士的结果(右,被认为更好) 被认为更好的镜头如上方示例,由Ed的结果比由人类专业人士产生的结果要差,其中一位参与者说“看到头部更多信息更好”,正如图右半部分的图所示 值得注意的是:化系统评价这类的关键问题可能不能永远也不能完比拟人类专业人员那种主观质量,这类质量评价的关键问题就是:算法什么时候对观众或者对一个特定的直播事来说是足够好的?

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    智能云---国庆阅兵视频背后的高科技

    守候在电视机或者电脑前观看阅兵直播的你,可能不知道的是,在直播的同时,由中央广播电视总台央视频、腾讯视频团队和腾讯多媒体实验室联合研发的基于AI能力的智能平台也正在实时对阅兵活进行,力求第一时间为大家带来精彩的国庆阅兵视频片段 ,而以上片段正是出于我们多媒体实验室的AI智能云技术。 央视频技术负责人表示:“此次由央视频和腾讯多媒体实验室共同研发“智能云”系统,是“5G+4K8K+AI新战略格局的重要创新实践,我们在国庆阅兵大典直播的同时能做到实时,并在第一时间推送至央视频阅兵序列产品 人民群众方阵间隔的特点是方阵以特定视角首次出现在镜头中” 阅兵场景下的智能云依托于多种深度学习技术,能准确识别视频局部的视觉、音频等信息,抓取视频内容的特征;结合时序建模技术,利用局部多模态信息捕捉视频局的事关系 ,定位事时域区间,从而做到真正理解视频,完成智能和推送。

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    国庆阅兵直播背后的科技力量

    实时智能 另外,此次也是历史上首次在阅兵直播的同时引入基于AI技术的实时智能能力。 由央视和腾讯联合研发的基于AI能力的智能平台,实时对阅兵活进行,第一时间为大家带来精彩的国庆阅兵视频片段。 过去,师需要在幕后人工关键片段进行推送,而现在,在分列式开始前,可以通过背景音识别、关键词检测和目标检测等技术,可定位出国歌、合唱、领导人讲话、检阅等事,然后将以上精彩的关键事视频进行后处理 央视和腾讯多媒体实验室达成一致:致力于研发推出的“智能云”能力,利用AI技术完成多媒体内容的,为央视平台推送海量的高质量内容。 阅兵场景下的智能云依托于多种深度学习技术,能准确识别视频局部的视觉、音频等信息,抓取视频内容的特征;结合时序建模技术,利用局部多模态信息捕捉视频局的事关系,定位事时域区间,从而做到真正理解视频

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    即使在移AI时代,仍将主导业界

    我们得出的结论是,即使在移 AI 时代,仍在占有并将持续占有整个业界,并且通过纯压缩编译协同设计在数十亿个现有移设备和数万亿个新兴的物联网设备上启用实时 AI 应用程序是最切实可行的方法。 如今,在美国,欧洲和亚洲,有 100 多家 AI 芯片初创公司,从重塑可编程逻和多核设计(programmable logic and multi-core designs)的公司,到开发己的新架构的公司 结果,为特殊处理器开发的 AI 应用程序仅可以被有限数量的设备所采用。压缩编译协同设计算法方案在本节中,我们介绍了压缩编译协同设计算法方案的细节,我们相信这将完改变 AI 边缘计算的格局。 方法论级别:在此级别上,协同作用是将两个组的方法论紧密集成在一起。例如,通过生成代码以启用新的深度学习枝方案的编译器框架,我们可以产生高达 180 倍的加速。 即使在移 AI 时代,仍然占据主宰地位我们这篇文章的核心观点是即使在 AI 时代,仍将主导业界。

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    【知识星球】枝量化初完结,蒸馏学习又上线

    作者&编 | 言有三1 枝是一项古老的技术,从上个世纪传承至今,在学术界和工业界相关的研究工作都是很活跃的。枝根据不同的粒度有很多种,小到一个卷积连接,大到一个网络层。? 作者编 言有三模型枝是一项重要的模型压缩技术,它给网络参数带来了稀疏性,在开源框架中可以通过和权重矩阵大小相等的掩膜来实现。那么,枝到底对性能会有什么影响呢? 2 量化量化是深度学习模型在各大硬平台落地的重要基础技术,从精度到8bit及以下的相关研究和实践都非常多。 如果手的去搜索每一层的位宽肯定是不现实的,因此需要采用搜索策略。 (2) 作空间,使用了连续函数来决定位宽,离散的位宽如下:?(3) 反馈,利用硬加速器来获取延迟和能量作为反馈信号,以指导Agent满足资源约束。

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    模型压缩+编译器优化,使AI算法在移端性能超越专用硬

    现今,球有不少于100 家 的AI 芯片初创公司,各种新硬层出不穷,从重塑可编程逻和多核设计(programmable logic and multi-core designs),到开发己的新架构 这里我们不难发现,工业界目前的认知是——“硬才是真正制约移AI发展的主要因素”。他们缺乏对于以及目前所使用的通用芯片的计算资源及计算能力的信任。 这不禁令人深思,专用硬加速真的是正确的道路吗?能否成为移 AI 时代的主导?从各大公司的角度来看,如果想要让家的AI产品或应用迅速落地抢占市场,设计专用的芯片或硬显然并不是最优选择。 他们还坚信,AI应用程序的优化潜力仍未得到充分开发,即使在移AI时代,仍然将占有业界的主导地位。一旦我们可以在数十亿现有的移设备上启用实时AI,那么一个拥有万亿美元的庞大市场将被彻底释放。 这能够扩展 AI 在边缘计算设备上的能力,并且改变人们对终端设备上实现实时 AI 就必须采用专业的特殊 AI的认知。AI应用的优化潜力仍未得到充分开发,依然可能成为AI时代的业界主导。

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