机器之心报道 参与:张倩、杜伟 视频剪辑是一项费时费力的工作,需要剪辑者自己去找合适的帧并将其拼接在一起。如果能将这一过程自动化,部分剪辑师可能就不用熬夜剪片子了。 来自清华、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全新的视频剪辑方法,可以通过编辑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剪辑技巧也能得到高质量的视频蒙太奇。 研究者还提出了一个全新的视频剪辑界面,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,用户能够以文本编辑的方式提供输入。该工具可以从视频库中自动搜索语义匹配的候选镜头,然后使用优化方法,通过自动裁剪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,最近有关自动剪辑的研究看起来又将自动化提高了一大步。这样的技术,什么时候会进入实用阶段呢?
笔记内容: l 5.1 vim介绍 l 5.2 vim颜色显示和移动光标 l 5.3 vim一般模式下移动光标 l 5.4 vim一般模式下复制、剪切和粘贴 笔记日期:2017.8.4 5.1 vim介绍 VIM是自由软件。Vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。 代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富,在程序员中被广泛使用,和Emacs并列成为类Unix、Linux系统用户最喜欢的文本编辑器。 ? Vim的配置文件是vimrc在etc目录下: ? Vim比较高级的用法都可以在此配置文件中配置,例如代码高亮、自动缩进等等。 5.3 vim一般模式下移动光标 ? 补充:在使用按键移动光标的时候,加上一个数字,就可以根据这个数字来移动多少位字符。 ? 5.4 vim一般模式下复制、剪切和粘贴 ? ? ?
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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》一经发出就引发轰动,这个机器人能根据算法在第一时间自动生成稿件,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,非线性剪辑、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,剪辑这项体力活AI已经能帮上大忙了。 当然是根据各自的动作,自动锁定每一帧的重点: ? 是不是很赞? 除了自动剪辑,AI已经可以做到在理解内容及场景的基础上,富有逻辑的生产新的视频内容。 无需会写代码,只需要手握一个fakeapp等软件应用,“投喂”想要换成的主角的视频进行训练,就能自己训练一个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作曲专辑《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的软件,Southern只需调整情绪、风格、速度等参数,AI即可生成一首曲子
然而精彩视频剪辑工作,需要人工浏览视频并找出精彩片段,用视频编辑软件进行剪辑,耗费大量时间和精力。 为了解决这个问题,我们尝试用 AI 完成精彩视频剪辑的工作,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 视频剪辑的游戏有:绝地求生端游、刺激战场、全军出击、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 视频剪辑、到多渠道自动发布。 未来可接各种品类的游戏和赛事的直播 AI 视频剪辑需求、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 自动撰写优质标题 引用 [1] Yao, Ting, Tao Mei, and Yong Rui.
不知不觉,AI已经攻占了电影行业的全产业链,包括选星、剪辑、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·里维斯谁更能在动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软件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、做剪辑:AI比我们更了解自己 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剪辑。 ? 在2016年,IBM的沃森制作出的惊悚科幻片《摩根》成为全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自动完成视频剪辑程序,在剪辑速度碾压人类之外,同时还可以让我们根据自己的意愿对人工智能的剪辑风格进行控制。
侯康:我目前负责美摄AI算法团队的管理,技术方面主要是针对智能剪辑和图像处理算法的开发。 当前我主要关注一些新的AI研究方向,例如transformer在智能剪辑系统方面可能会涉及到的应用点,同时继续拓展和优化美摄的智能剪辑能力。 侯康:汽车本身没有像手机和PC那样方便的用户操作界面,因此对于自动化的剪辑方案需求更加迫切。 汽车的处理平台和系统目前还是百花齐放的状态,因此需要做大量的适配工作,来满足不同厂家的需求,美摄目前拥有全平台适配的能力。此外,汽车无法像手机和PC那样随时更新软件,并且对安全性和稳定性的要求更高。 侯康:美映PC版是一款面向企业用户的深度视频编辑工具,具备全面且高效的专业编辑功能,接入方式简单,支持企业添加自研或其他第三方技术。
SD-WAN(软件定义广域网)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剪辑、智能字幕等AI能力,帮助前后方记者编辑提高剪辑的效率。 此外,云端剪辑还支持特效的制作,人民日报可以通过AI能力实现精彩集锦、人脸识别等自动剪辑,同时通过插入图片、图片处理、动效文字、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自定义域名、自定义logo以及自定义登陆背景等。 ? 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,传统视频编辑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动机,推进媒体融合发展的加速器。
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剪切、编辑,包括添加过渡效果、添加字幕、处理声音效果等等,最后生成视频文件。 自2004年进入微软亚洲研究院,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。 在应用商店内进行搜索,用于视频制作的软件现在想必不少,但是,它们在做法上并没有脱离于常规。 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剪辑师,通过自动化标签、自动模块化包装、智能字幕、自动配音等AI技术提升在线视频制作效能,甚至能够基于自然语言处理等 “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等视频制作软件。
VR全景相机,拍摄剪辑一机搞定 VR全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,纷纷加入了剪辑、实时分享等令人眼花缭乱的功能。 同时,Vuze+VR配备了Vuze VR Studio编辑软件,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,自带8K视频拼接功能 全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,无需外部设备或软件即可进行实时8K视频拼接。 该相机可适配iPhone,即插即拍,可实现4K超高清全景视频、2000万像素全景照片、全景直播、360°全景视频通话、画中画(MultiView)、手机自由剪辑(FreeCapture)等功能。 ? ,模拟双目视觉采集影像,配合DetuStitch高速拼接软件,制作出3D全景影像。
新智元报道 编辑: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、微软、苹果等大厂已经花费了数十亿美元来推动这种智能硬件竞赛,但目前为止结果依旧不那么令人满意 我们得出的结论是,即使在移动AI时代,软件仍在占有并将持续占有整个业界,并且通过纯软件压缩编译协同设计在数十亿个现有移动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,从重塑可编程逻辑和多核设计(programmable logic and multi-core designs)的公司,到开发自己的全新架构的公司 将完全改变AI边缘计算的格局:压缩编译协同设计软件算法方案 在本节中,我们介绍了压缩编译协同设计软件算法方案的细节,我们相信这将完全改变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件的方法论紧密集成在一起。例如,通过自动生成代码以启用新的深度学习剪枝方案的编译器框架,我们可以产生高达180倍的加速。 ?
; 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动画配合讲解,再添加上动画,用latex做slides的大神除外; 把讲稿扔进text-to-speech软件里,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; 把语音和录屏剪辑在一起,完成啦! 的页面切换和动画配合; 完成录屏后,可以直接用AI生成的语音合成视频,也可以自己跟读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,这个软件长成下面的样子,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文件咯。 ? 6 剪辑(语音+图像->出货) 强烈推荐mac OS自带的iMovie,几乎没有学习成本,把录屏的mp4和录音的mp3导入这个app,裁剪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
也是在2016年,与VR相关的智能硬件大火,在钱昊最初的设想中,他希望能够开发全景VR视频拍摄工具。 ? 即便是非常受欢迎的VR硬件类产品,也大多性能低,且参差不齐。 “我们是看好智能硬件领域的,而且我们认为,有真正AI技术加持的智能硬件,是能够获得用户青睐的。” 软硬结合, 视频剪辑5分钟搞定,还能加特效 除硬件和模块产品外,Taro.ai还开发了一款软件,为用户提供极致的便捷视频剪辑服务。 “现在大多的硬件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剪辑操作,必须通过电脑和特定的视频剪辑软件。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的剪辑软件具备了自动剪辑的功能,可以自动将视频截成多个特殊格式小片段,保证任何软件都可以对这些视频进行后期操作。
摘要: 与许多产业一样,通过软件和算法辅助,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—基于规则的自动化报道AI系统 Ed专为捕获和编辑实时事件而构建。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。 剪辑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件,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自动裁剪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:自动化系统评价这类的关键问题可能不能永远也不能完全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件来说是足够好的?
包括有云剪辑、云导播、云转推、云媒资等丰富的场景化应用,助力客户实现"采、编、播、发、存"等全链路云化改造升级,提升从业者内容制作分发效率。我今天分享的云剪、微剪是这个大框架中的重要一环。 ? 说到视频剪辑,大家一般会联想到原生客户端的软件app,在原生端技术上一般是如何实现的呢,这里我以安卓的流程图为例介绍一下,其他平台基础原理上也类似。 ? 再来看如何实时操作预览,做过游戏的同学可能会意识到,其实视频编辑软件,和游戏或动画制作工具有一定相似性。都有时间轴序列,拖拽生成实时预览,并有一个主计时器去驱动。 接下来介绍一下微剪。微剪是一个小程序端的视频剪辑插件,开发者可以嵌入到自己的小程序中,完成视频编辑业务逻辑。搜索微剪或者扫描二维码可以体验,目前实现了一个简版的类原生短视频剪辑能力。 ? 同时,也可以使用我们的子组件做二次开发,例如相机、裁切器、播放器等,可以按需使用,开发出符合自己业务场景的编辑工具。
在云端实现导播能力,为云端制作中心的搭建创造基本条件;而在云端实现剪辑能力,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。 腾讯云剪具备在线视频剪辑的功能,还提供AI智能剪辑、AI智能字幕等AI能力,帮助创作者提高剪辑的效率。 还具备特效制作的功能,通过AI能力实现自动剪辑,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,动效文字以及对文字的处理,实现视频特效的制作。 远程制作中心包括云导播、云剪、视频AI、广告等系统,针对视频播出和视频处理等功能齐全,能够快速上线。 A:大家要对自己上传的素材负责,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:云剪辑相比传统PC剪辑有哪些好处?
我们得出的结论是,即使在移动 AI 时代,软件仍在占有并将持续占有整个业界,并且通过纯软件压缩编译协同设计在数十亿个现有移动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,从重塑可编程逻辑和多核设计(programmable logic and multi-core designs)的公司,到开发自己的全新架构的公司 压缩编译协同设计软件算法方案 在本节中,我们介绍了压缩编译协同设计软件算法方案的细节,我们相信这将完全改变 AI 边缘计算的格局。压缩和编译是在硬件上拟合深度学习模型以实现有效执行的两个关键步骤。 方法论级别:在此级别上,协同作用是将两个组件的方法论紧密集成在一起。例如,通过自动生成代码以启用新的深度学习剪枝方案的编译器框架,我们可以产生高达 180 倍的加速。 即使在移动 AI 时代,软件仍然占据主宰地位 我们这篇文章的核心观点是即使在 AI 时代,软件仍将主导业界。
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