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腾讯体育NBA赛事里的人工智能“神剪辑”

近些年来综艺节目搞得风生水起,有的把节目创意当卖点,没有节目创意的就拉名星赚流量。但是既没有新意又请不来流量主心骨的节目如何火?

其实是靠剪辑师。再波澜不惊的平静故事,经过剪辑师的恶魔之手轻轻一点,立即才能弄成一场立场显著、撕逼激烈的年度大戏。

甭管这恶魔剪辑的手段合不合适,能把流量、话题揣进兜里,这就是成功。要真惹下来哪些纰漏,微博道个歉就完了。

这充分说明了一名剪辑师的重要性。

在各种型影视作品都在尝试剪辑新方式时,我们突然发觉体育视频剪辑竟然万年不变,表现出了被科技遗忘的深深的失落。不信你找个六十年代的网球影像片断和现在的比较一下,不仅画面质量差点,还有啥区别?

总算要改头换面了。假如你看足球的话就该晓得,2018年总世锦赛刚才谢幕,骑士队毫无悬念地再度夺冠。但你可能不晓得的是,去年的总世锦赛系列中的好多视频剪辑并不是人来完成的。例如肖华宣布了总世锦赛MVP归属以后,腾讯体育NBA在短时间内就播放了杜兰特从新秀到获得总世锦赛MVP的拼搏历程。那是谁做的?“IBMAIVision视觉脑部”。

杜兰特11年精彩回顾

除了这么,总世锦赛期间每场赛事的球员45秒剪辑,也是由“IBMAIVision视觉脑部”完成的。

这次腾讯体育NBA转播中,腾讯体育与IBM跨界合作,借助IBM中国研究院开发的“IBMAIVision视觉脑部”技术,为足球比赛降低看点。作为在人工智能领域精耕多年并有深厚技术积累的科技大鳄,IBM也让我们看见了体育视频剪辑乃至整个影视行业革新的新前景。

歌迷的视线那么贵,每一帧都该是魔法

体育直播的历史,也是一部技术的进步史。从最开始的用收音机听直播,到后来的看电视直播、网络PC端的直播,再到明天更多的联通端观看,直播形式的野蛮生长,也给歌迷们带来了更丰富的视听体验。作为一项全球顶尖比赛,NBA在九十年代经过大卫·斯特恩的大力推广以后,现在在中国早已拥有超过一亿的足球迷。收看直播和点播剪辑整理后的相关视频,已然成为了足球迷们的日常,刷新文字的原始时代早已一去不复返了。

腾讯体育在2015年获得了NBA在中国的独家数字转播权以后,也获取了海量的NBA历史影像资料。两年来,腾讯体育给这项足球比赛直播带来的改变是显而易见的。卡顿、清晰度不高、球迷参与度低等问题一一得到解决,而且其还借助这种影像资料企划了大批的视频专辑,让年青点儿的歌迷男子伴们窥探这些自己未曾经历过的上古时代。虽然这么,依然有两大挑战不得不提。

1.视频剪辑师的挑战。只要料够多nba变向视频,每一个敬业的视频剪辑师都想做一道可口的视频大餐给歌迷同事。腾讯体育NBA最不缺的就是料,69年超过21亿秒的视频资料往剪辑师那儿一撂,剪辑师亟待创新点!要把这21亿秒的视频根据球员、风格、动作类型、绝杀等无数个标签进行细分的话,那可能真的要下代见了。听上去是不是有点凄美?是真堪称求之不得,寤寐思服……

2.歌迷的挑战。常规的体育媒体都是通过编辑的视角来向歌迷双向输出内容。歌迷的口味千奇百怪,但剪辑师限于有限的时间和精力,制做的内容常常集中在某几个球员或某几种类型,歌迷们别无选择,只得锅里有哪些就吃哪些。在这些情况下,歌迷们的一些个性化需求常常无法实现。同样是求之不得,寤寐思服……

一方在拚命地输出视频,一方却表示吃不饱,剪辑师和歌迷之间的断层也就成为了视频剪辑中亟需解决的困局。“IBMAIVision视觉脑部”则可以挺好地针对这两个痛点进行解决。对剪辑师而言,其通过快速对视频进行分类和剪切,就能给剪辑师提供出最符合制做需求的视频片断。找寻合适的素材这个须要花费大量时间的环节被完美解决以后,剪辑师的工作任务也就被分解,因而可以腾出更多的时间开发出更多有创意的视频内容。

而对歌迷来讲,一方面桌上的饭多了,另一方面花样儿也显得愈发丰富,曾经可能只有四菜一汤,如今推出的是四荤四素十个凉菜再加汤羹面食一应俱全。更重要的是,利用人工智能的对歌迷喜好的理解能力,视频内容的输出也可以从常规的双向输出弄成以歌迷的看法为输出点,歌迷则能精准地找到自己喜爱的球员内容,令自己的观赛体验愈发良好。

这么,让剪辑师和歌迷两方的需求都从求之不得到唾手可得,AI就不再仅仅是一种冰冷的科技,更是有体温的脑部。

先搞定最难搞的那种:“IBMAIVision视觉脑部”的足球挑战赛

常常看足球的歌迷都晓得,足球场上不仅足球触地的“砰砰”声,最多的就是鞋子和地板磨擦的“啾啾”声。这主要是由于足球运动员联通速率太快,奔跑中常常会忽然加速、急停、变向、攻防转换等,让人猝不及防。据悉,十个人在半场不断地跑位会变得十分拥挤,运动员的脸很容易被遮挡,这在无形之中就降低了机器学习的难度系数。

这么,IBM是如何应对这个困局的呢?IBM中国研究院掏出法宝——“IBMAIVision视觉脑部”技术。

IBMAIVision视觉脑部技术解析

腾讯体育nba直播场次变少了_nba变向视频_爱奇艺视频转换后怎么视频变长了

对于AI的重要分支领域,机器视觉技术来说,最难挑战的场景其实就是体育场这些集合了视线遮挡、快速运转、复杂规则和大量“人脸辨识目标”的“鬼地方”。在足球赛这些场景里,AI想要正确捕捉和手动剪辑画面,就要看懂大赛规则、合理调用现场的摄像头与传感器装置、预测动作行为、个人数据模式,甚至听众的视觉变化可能性。这是一个多模态交互,但是应用度极强的技术标的。其实可以如此说,假如足球赛都能搞定,这么“IBMAIVision视觉脑部”这类技术在其他体育文娱大赛中的应用也就一马平川了呢。

为了搞定这个最难搞的目标,“IBMAIVision视觉脑部”在足球赛剪辑当中的实战界定为三个层次:

第一步,建模,让机器学习才能读懂足球。如何能够让机器读懂足球呢?IBM创新性地采用了多模态视觉理解技术。例如如何确定眼前这个甩尾投三分的是中学生库里?这就要涉及到机器视觉(确定库里的脸、球衣等)、动作辨识(库里的传球、运球、上篮、防守等坐姿)、声音辨识(库里入球以后的喊叫或被吹判罚以后的责怪等)等几个方面的技术。同样,通过对各类赛事要素的训练,机器能读懂哪些叫入球、谁是逼抢一方,按照传球坐姿等不同确定投篮的方法(三分、后仰、上篮、扣篮等等)。值得一提的是,IBM借助迁移学习的方式,仅仅通过少量数据就完成建模,让机器学习读懂了足球。

第二步,剪切,如何能够找到合适影像片断并将其剪切提取呢?这就涉及到那位AI剪辑师的又一项功能:打标签。通过将非结构化的视频数据提取为结构化数据,每一帧画面都可以被检索得到。例如什么画面被定义为上篮,什么画面是后仰投篮,又有什么是助攻等。打完了标签,又能进行检索,这么想要哪些素材可以说是做到随用随取了。而且,其能够为动作打分,例如科比的后仰投篮美如画,能打一百分;詹姆斯的后仰投篮可能就只能得个七非常(詹密请手动屏蔽这一句)。这么,通过对动作的评分,就更容易找到最合适的素材。

第三步,编辑成片。完成了以上两个步骤,剩下的编辑对剪辑师来说根本就是小菜一碟。但既然作出了视频脑部,那总得物尽其用,所以其在这最后一步也刷了一波存在感。剪辑师们只须要设置好所须要的主题、球员等应用场景的要求,“IBMAIVision视觉脑部”自动根据评分选出素材,就能顺便配个音乐加个特效,并且保证和视频的节奏风格保持一致。最关键的是,两三个小时的赛事,AI只需20秒钟处理,一分钟即可成片,略带点立等可取的意思。

步骤看似简单,其背后却是IBM强悍的人工智能技术支撑。更惊悚的是,它还在继续进一步地理解歌迷的兴趣偏好,便于继续学习和进化,制做出愈发贴合听众的内容。

由此带来的效率的提高是显而易见的。剪辑师们再也不用由于赶时间而把一个素材用到烂,但是数据的快速处理,也就能否在海量视频资源中雄鹿,让历史影像资料都还能得到最大化的价值借助。

所以,当视频辨识和剪辑在足球领域取得成功的时侯,也就意味着其能在其他活动范围较大、移动较为清楚而显著的体育场景下快速地上手。正如凌于绝顶之上,再看众山皆小,这项技术也就具备了向更宽广领域推广的坚实的技术基础。

神剪辑,是为了搞大事情

从实际意义上来说,“IBMAIVision视觉脑部”的成功或许是创造了一种新的影响模式,是一场多赢的游戏。对腾讯体育而言,盘活了海量的历史数据,使其业务线不仅仅局限于直播领域。而对IBM而言,可以让技术赋能更多的领域,创造无限可能。

1.体育领域的造星热潮

NBA现役四百多名队员,你能叫得下来名子的有几位?数来数去,也就是自己支持的球员和一些全名星后卫。虽然好多角色球队虽然也具备成为球员的潜力,因为各类缘由例如爆光度低或其他缘由,令其心理失利,因而甘于做一名普通球员。而受限于人力,剪辑师们的工作任务常常以球员为中心,于是历史的长河都留给了这种打出了名堂的球员。

这么,通过“IBMAIVision视觉脑部”的标签匹配,可以丰富所有球队的个人信息,为每一个球队构建个人IP。给了球队更精准的标签定位,一方面可以导致歌迷的关注,另一方面也可以让球队打出自己的特色,有更大的概率得到进一步成长,因而可以改变听众对球队的印象式想法,开掘出更多的潜力球员。

可以想像的是,待会儿联盟弱智粉的阵营会呈现更加多元化的特性,粉丝的对骂也将愈加精彩迭出。同样的操作,亦可复制到其他体育项目、综艺节目等领域当中去。尤其对综艺节目而言,同质化造星的现况将有可能得到改观。

2.视频剪辑行业的变革风暴

用机器取代人力,必然会令产品制做的成本上涨。而成本的上涨则主要彰显在两个方面。一个是制做视频的单位时间成本增加,另一个是剪辑师在单位时间内的出片量降低。

这么,在视频相关的行业,无论是体育、综艺、游戏,还是影片、电视,或是专门的视频剪辑工作室,其都可以明显减少制做成本,节约大量的剪辑时间。从前,影片拍完三个月,剪辑制做可能要六个月,到播出则时间更久。心心念的影片可能再也不须要等太久了。

从更高的层面来讲,这项技术可能会对整个视频剪辑行业形成一次“地震级”的革新效应。也就是说,“IBMAIVision视觉脑部”的出现将有可能推动视频剪辑行业的借助AI技术在内容制做上的创新和升级。

3.物联网技术的升级

我们应该注意到的是,“IBMAIVision视觉脑部”在辨识球员的时侯借助的是多模态的理解技术。这项技术相对复杂,但剖析全面,理解的结果精准度高。而物联网建设的进一步升级,对多模态交互的需求也迫在眉睫nba变向视频,便于实现真正意义上的万物互联。

例如在轻轨站的语音售。其通过借助机器视觉来读取说话人的眼睛和动作,在结合语音触觉的剖析,确定购票的对象,之后卖票。又例如空调在语音交互的基础上加入视觉技术,其可以在单纯的智能开关和调节体温的基础上,判定用户所在的位置,改变送风方向。同时结合传感来判定屋内的湿度和温度,来提供更多的室外环境解决方案。

在更多领域例如安防摄像头读取剖析、无人驾驶路况判定、盲人行进中的障碍物提醒等,“IBMAIVision视觉脑部”同样有宽广的用武之地。用AI技术做足球赛剪辑是IBM的一次尝试,也仅仅只是技术研制的开始。事实上的成功早已否认了IBM在人工智能视频技术上的强力的储备,技术成熟然后推广到更多的应用场景当中,是技术的能力所在,也是其使命作祟。

非常企划

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