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  • 杜兰特总决赛MVP,AI实时剪辑杜兰特11年精彩回顾视频上线

    仔细观看这个视频。不仅完整度高,而且过渡自然流畅。中间还穿插了很多文字注释和图片转场。其编辑效果不亚于普通视频编辑器。你可能很难相信这样的视频是“AI制作的”。

    但事实是,“IBM AI Vision视觉大脑”确实将其变成了现实。人工智能让腾讯NBA视频分钟上线将成为新常态。

    中午推出的《杜兰特11年精彩集锦》只是“IBM AI Vision视觉大脑”与腾讯体育合作的一小部分。

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    此次IBM携手腾讯体育进行跨界合作,最直接的产品就是“篮球比赛AI编辑器”。该产品可以帮助腾讯体育在比赛直播过程中完成实时视频识别和剪辑。游戏结束后20秒内,可以根据人们的灵感和要求组合成电影。事实上,这也是人工智能技术首次应用于国内体育视频内容编辑。

    事实上,《杜兰特11年集锦》并不是“篮球比赛AI编辑器”第一次出手。 NBA 2018赛季总决赛前,腾讯体育在社区中发起了球迷互动投票活动,“让AI发声,投票选出你最欣赏的巨星特质”。 IBM AI视觉大脑根据投票结果的关键词特征,剪辑了七位巨星的比赛视频。从最后一天的第一场比赛开始,已经向亿万观众呈现了相关内容。

    腾讯体育于2015年成为NBA中国数字媒体独家官方合作伙伴,除了提供直播服务外,还不断探索内容和技术升级,为1.43亿篮球迷提供最符合他们期望的全新在线观看体验。

    对于球迷来说,除了实时观看当前的比赛之外,讨论历史也是球迷的乐趣之一。与人类相比,机器对于这段历史一定要“珍惜”。数据显示,2025年全球数据量将达到163ZB,为机器提供了无数的素材。近年来,随着NLP技术的成熟,基于文本的学习已经相对成熟,并逐渐被一些体育大数据公司所采用。

    过去几年,全球和中国的在线内容经历了爆炸性增长。视频网站和网络电视平台不仅积累了海量的历史视频数据,而且数据量每秒都在持续增加。一般来说,用户经常检索的数据仅占总量的20%。通过管理和挖掘视频数据,有可能产生更大的商业价值。据称,包括腾讯体育在内的不少视频平台都在努力寻找解决方案。

    此次,IBM AI Vision视觉大脑为腾讯NBA剪辑团队定制了AI视频剪辑解决方案。一定程度上让海量历史事件视频数据可以按需搜索、提取,变相提高了视频每一帧每一秒的价值。

    许多公司都考虑过使用机器自动生成视频。谷歌、微软、阿里巴巴等公司以及麻省理工学院等研究机构此前都推出过类似的演示或研究成果。此次IBM推出的《杜兰特11年集锦回顾》更像是一款可以在实践中落地的产品,其应用在计算机视觉最难运用的篮球领域。

    要完成从演示到产品的过程,对技术的可靠性要求更高。产品“篮球比赛AI编辑器”主要基于IBM中国研究院创新研发的视频深度学习平台——“IBM AI Vision视觉大脑”。目前,该平台已经具备智能视觉识别、理解和编辑技术。

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    虽然也有一些公司利用计算机视觉来剪辑制作视频,但IBM的AI视觉大脑也在2017年湖南卫视《我是未来》中首次亮相,并完成了北美市场《摩根》电影预告片的剪辑但对于计算机视觉而言,篮球运动分析是所有体育赛事中难度最大、最复杂的。篮球是一项高速运动,人多、相互遮挡、多个摄像头、镜头频繁移动,这给机器学习带来了很大的困难。

    现阶段,IBM AI Vision视觉大脑可以通过机器学习来理解篮球、理解规则、识别动作、判断得分错误。 2018年NBA总决赛期间,根据腾讯篮球迷最喜欢的七大球星特质(全面、精准、霸气、杀气、强硬、坚定、稳定),向腾讯编辑学习了篮球比赛场景和视频背后的语言。这些特征。 。

    基于腾讯NBA数据库69年来积累的超过21亿秒的篮球比赛视频素材,IBM AI可以实时、准确地识别这7位球星(库里、詹姆斯、杜兰特、哈登、保罗、乐福、汤普森)标记并剪出他们的特征动作(后撤步投篮、扣篮、三分球等)和表情(咆哮、兴奋、幸福等),最后为每位明星编辑一段45秒的视频集锦。从总决赛第一场比赛直播开始,诸多精彩瞬间呈现在亿万观众面前。

    之所以能做到这一点,是因为“IBM AI Vision视觉大脑”从建模、裁剪、合成三个环节拆解了项目问题,做了很多技术优化,并进行了大量的机器学习。

    1)建模

    一个月的时间,通过少量视频数据完成建模,让机器学习理解篮球。通过“多模态视觉理解技术”,对视频图像进行“像素级跟踪识别”,包括球员人脸识别、人体动作识别(扣篮、投篮、空中接力、上篮、飞身扑救、庆祝)、人体动作识别表情识别(咆哮/咆哮、悲伤受伤、快乐、搞笑)、物体识别(球场、篮球、篮筐、球衣号码);并分析判断背后的相关性,人的动作与物体的运动关系的逻辑,比如判断遮挡动作中谁是主攻者,他的射击动作是否成功。通过第一步,我们相当于训练了一个篮球视频的“AI编辑器”。

    2) 切割

    第二步是让这个“人工智能编辑器”发挥作用。他将对过去69年20名球员数百万分钟篮球比赛的每一帧视频数据进行多通道分析和标注,包括人物和运动轨迹。 、声音等,将非结构化视频数据提取为结构化数据,并利用数据库进行实时管理,让每一帧都可检索。同时,会根据动作的刺激程度与不同主题(“敏捷”、“霸气”、“全面”、“坚定”、“强硬”、 “准确”等)。

    3) 剪辑成电影(作曲)

    第三步,人与机器协同完成放映、拼接、电影制作。体育编辑设置所需的主题、球员等应用场景需求,“AI编辑”根据综合得分选择最合适的精彩视频片段,几乎实时自动生成一分钟编辑视频,并添加特殊内容效果处理。一场2-3小时的实时游戏,只需20秒,IBM AI视觉大脑就能处理完毕,并输出成1分钟的视频。

    通过重复这个过程,机器会根据观众对视频的需求进行总结,不断优化和更新建模,输出的成品视频将更加符合用户的需求。

    腾讯体育采用“IBM AI Vision视觉大脑”,为球迷提供了获取更多优质内容的可能;对于腾讯体育来说,这很可能是降低成本、提升用户体验的好办法;为行业人机协同工作模式提供有效参考;而未来,以IBM AI Vision视觉大脑为代表的计算机视觉相关技术很可能会发挥更大的作用。

    对于观众而言,过去传统体育媒体通过采编视角向观众单向输出内容。用户通常对内容制作没有发言权。即使在当前的媒体环境下,内容生产也会通过点击受到影响,但往往会出现滞后。此次腾讯体育与IBM的合作,其实也是出于观众的想法。通过观众选择的定制视角,利用数十亿视频素材库资源,生成观众喜欢看的内容。

    假设未来腾讯体育向观众开放相关视频资源库,观众可以根据自己的创意调用“篮球比赛AI编辑器”的技术服务,自动生成各种视频并发布,即有望带来UGC创意内容的新繁荣。 。此前,A站、B站、抖音、快手等平台都已经证明了用户创意视频内容带来的价值。

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    对于腾讯来说,当前受众对内容质量的要求不断提高。利用科技的力量提供更多优质内容,不仅有利于减少时间和人力成本,也是改善用户体验、增加用户粘性的有益手段。

    市场数据预测,2017年视频内容将占全球网络流量的74%,全球在线视频广告市场规模将达到190亿美元。对于腾讯来说,这也是一个必须重视的大市场。视频内容的制作成本较高,在视频内容时代赚取红利并不容易,即使对于腾讯来说也是如此。虽然腾讯在内容制作上的经济成本压力可能不大,但在视频领域,时间就是金钱。更快地产生优质内容并通过腾讯的渠道进行传播或许是更好的选择。

    此外,对于腾讯体育来说,此次与IBM的合作不仅让亿级视频素材库中的视频数据价值最大化,还可能让腾讯体育让赛事直播变得更加有趣。首先,人工智能对海量历史视频(或音频、图像)数据进行重新提取、识别和利用,使视频素材可按需搜索、可提取,最大化每一分每一秒的价值,这对于拥有海量数据的人来说非常重要。数据量。对于腾讯体育来说,数据无疑具有重要意义。

    其次,这种合作实际上探索了人机协作的新工作流程。利用机器以极高的速度处理海量数据并实时完成识别和编辑,可以大大降低人力成本,缩短工作时间。同时,由于机器比人更加准确和理性,因此在内容生成上很可能避免主观倾向,更容易产生传播价值。 ;而且在学习的过程中,机器很可能从人类那里学到新的灵感,从而在内容上产生新的想法。

    结合AI技术,未来在内容上其实可能会有更多有趣的尝试。今年,IBM还将AI技术应用到了高尔夫球场上。在今年的大师赛中,大师与IBM沃森达成合作,利用企业级人工智能技术捕捉比赛精彩片段。比赛过程中,它自动捕捉面部特写和挥杆画面并呈现给观众,收到了良好的反响。影响。

    事实上,IBM AI Visual Brain 的技术领先性和可靠性也使其能够胜任更具想象力的任务。

    根据IBM官方提供的信息,IBM AI Visual Brain已经是一个比较完善的人工智能视频深度学习平台,可以帮助企业自动完成个性化机器学习。开箱即用,赋能企业独立对图像进行深度分析。要学习,IBM不需要做很多后续服务。

    与业界其他视觉识别技术相比,IBM的多模态图像分析相对更加复杂,分析维度更加全面,自动优化程度更加先进,能够自动获得的机器理解准确度更高。而且,由于该技术的适应性很强,企业数据可以选择性地放置在云端或自己的服务器上。安全有保障,企业不用担心数据泄露的风险。

    人们获取的信息80%来自于视觉。借助大脑的分析能力,我们可以理解和感知世界。五年内,全球相机数量将超过44万亿台。如果IBM AI Vision Brain赋予这些设备思考的能力,很可能会产生不可预测的影响。

    至于短期内可以实现的场景,IBM AI视觉大脑还有很大的想象空间。例如,在媒体和娱乐行业,IBM AI Vision视觉技术可以帮助对大量视频的体育赛事、电子竞技比赛、新闻和电影预告片进行视频识别和编辑;使用摄像头进行产品质量检查和生产线安全检查,避免员工恶意工作行为、超市漏付等情况;在医疗行业,对残疾人或独居老人进行监测,出现问题时及时预警。

    第一个视频是:6月1日《篮球比赛AI编辑器》制作的库里视频

    注意第二个视频:6月4日《篮球比赛AI编辑器》制作的詹姆斯视频

    注意第三个视频:6月7日《篮球比赛AI编辑器》制作的杜兰特视频

    注:以上视频来自腾讯视频

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