传统媒体短视频内容传播与价值体现

本文主要探讨全媒体时代传统媒体短视频内容创新和转型的方向,并探索其价值实现的过程。通过短视频形式进行内容创作与发布,传统媒体可实现品牌价值提升,并实现商业模式创新。传统媒体应采取跨平台运营、用户导向与精准推送、社交化传播等策略,持续优化内容质量与传播效果。

Sora:视频内容生产行业的风险与机遇

2024年2月15日,OpenAI继ChatGPT推出了自己的AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,生成式人工智能)新产品Sora,再次引发了科技行业和传媒行业的大讨论。从OpenAI发布的视频案例可以看出,Sora可以极高的速度将用户的文字描述生成视频内容,而且视频中的人、物均质感真实、运动流畅,画面质量与大片电影不相上下。这让不少技术专家都直呼“不可思议”,更让不少视频内容创作者和特效师怀疑是否“行业已逝”。更重要的是,OpenAI并未将Sora视为一个视频生成模型,而是作为世界模拟器,这表现出对于人工智能的极大信心。但深入分析ChatGPT与Sora的实际功能可以确定,不论商业资本如何看好人工智能技术,人工智能真正冲击传媒行业的时代尚未到来。

媒介融合背景下资讯类短视频内容分析与创新探究

随着科技的进步和互联网的普及,媒介融合已经成为了当今媒体发展的主流趋势。在此背景下,资讯类短视频凭借其短小精练、内容丰富的特点,迅速在各类媒体平台崭露头角,成为了人们获取信息的新渠道。基于此,本文将对媒介融合背景下资讯类短视频的内容进行分析,并探讨其创新发展的可能路径。

媒体深度融合背景下主流媒体短视频内容生产与传播策略

随着媒体融合不断向纵深发展,短视频逐渐成为主流媒体领域的新兴势力,其内容生产与传播备受关注,通过短视频提高主流媒体传播力、引导力、影响力、公信力,已经成为我国主流媒体创新发展的研究方向之一。基于此,本文探讨了媒体深度融合背景下短视频内容生产与传播特点和面临的挑战,提出相关路径策略。主流媒体在短视频内容选择上要以优质性和差异化满足公众需求;在生产制作上要以热点化和碎片化聚焦公众眼光;在传播方式上要以融合化和人格化引发公众共情。通过以上途径,能有效提高主流媒体短视频的传播力、引导力、影响力、公信力。

短视频内容创作与用户互动关系研究

随着移动互联网的普及和快速发展,信息传播和接收方式正在发生改变,特别是近年来各类网络短视频平台的兴起,改变了人们以往的上网习惯。在海量的网络信息和碎片化的时间面前,人们更愿意浏览网络短视频,因此短视频已成为当下重要的信息传播载体,大量内容信息被创作成短视频进行传播,传播优势和传播效果明显。短视频如何吸引和留住用户,得到广泛传播,火爆出圈?一方面,需精选内容,不断创新,用心创作出优质的短视频,用简短、新颖、清晰的方式传递信息,在短时间内牢牢吸引用户;另一方面,要满足用户互动需求,建立起简单直观有效的互动关系,从而增强短视频的吸引力,提高短视频的传播力和影响力。

新时代传统媒体短视频内容生产策略

随着科技的进步与互联网的全面渗透,公众新闻消费习惯经历了深刻转型。报纸、电视等传统媒体在数字化浪潮中面临着巨大的竞争压力,而短视频作为新兴且快速崛起的信息传播形态,凭借简短、直观、便捷、生动以及相对较低的制作成本优势,迅速占据信息传播领域的主导地位。在此背景下,探讨传统媒体如何有效应对并成功融入短视频潮流,通过创新内容生产方式以适应用户获取新闻信息的新需求显得尤为迫切。本文聚焦于传统媒体在短视频内容生产领域的探索,剖析了短视频的内容生产机制,挖掘了传统媒体短视频内容生产的问题,有针对性地提出传统媒体短视频内容生产策略,以期为传统媒体的未来发展提供有益参考。

人工智能在广播电视音视频内容推荐系统中的应用与优化

随着数字化技术的不断发展和普及,广播电视行业面临着内容传播方式的革新与转型.传统的广播电视节目推荐方式已经难以满足用户的个性化需求,因此引入人工智能技术对广播电视音视频内容进行推荐成为一种趋势.文中深入探讨了人工智能在广播电视音视频内容推荐系统中的应用与优化.通过用户画像构建、内容分析与标签化、推荐算法与模型、用户反馈与个性化优化等方面的研究,旨在提出一套完善的人工智能技术方案,以优化广播电视音视频内容推荐系统的效率和准确性,从而提升用户的观看体验和满意度.

视频内容生成方法研究综述(下)

视频内容生成是人工智能领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用场景。随着生成式人工智能技术的不断进步,视频内容生成和再造的难度和成本大幅降低,同时也为视听行业发展注入了更多活力。广播电视和网络视听行业是视频内容生成技术的重要应用领域,拥有海量的视频素材和多样的后期需求。视频内容生成技术可以为特效、演播厅、虚拟数字人等的生成和制作提供新的思路和手段,提高视频制作的效率和质量,丰富视频内容的表现形式和风格。本文立足视听行业的发展现状和需求,对视频内容生成技术的主要任务、发展历程、典型方法、风险挑战和未来趋势等进行了系统的研究综述,旨在为该领域的研究者和使用者提供全面的参考。

视频内容生成方法研究综述 (上)

视频内容生成是人工智能领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用场景。随着生成式人工智能技术的不断进步,视频内容生成和再造的难度和成本大幅降低,同时也为视听行业发展注入了更多活力。广播电视和网络视听行业是视频内容生成技术的重要应用领域,拥有海量的视频素材和多样的后期需求。视频内容生成技术可以为特效、演播厅、虚拟数字人等的生成和制作提供新的思路和手段,提高视频制作的效率和质量,丰富视频内容的表现形式和风格。本文立足视听行业的发展现状和需求,对视频内容生成技术的主要任务、发展历程、典型方法、风险挑战和未来趋势等进行了系统的研究综述,旨在为该领域的研究者和使用者提供全面的参考。

基于视频内容检索技术及其教学应用初探

针对教育视频内容的复杂性,本文主要探讨如何解决在教育领域里快速、准确地检索所需的视频内容的问题。文中从分析视频结构入手,介绍了基于内容的视频检索技术以及其优势。检索效果显示该技术在教育教学领域中有一定的应用价值,丰富了教学方式,学生对其认可度较高。

基于S-YOLO V5和Vision Transformer的视频内容描述算法

视频内容描述的自动生成是结合计算机视觉和自然语言处理等相关技术提出的一种新型交叉学习任务。针对当前视频内容生成描述模型可读性不佳的问题,本研究提出一种基于S-YOLO V5和Vison Transformer(ViT)的视频内容描述算法。首先,基于神经网络模型KATNA提取关键帧,以最少帧数进行模型训练;其次,利用S-YOLO V5模型提取视频帧中的语义信息,并结合预训练ResNet101模型和预训练C3D模型提取视频静态视觉特征和动态视觉特征,并对两种模态特征进行融合;然后,基于ViT结构的强大长距离编码能力,构建模型编码器对融合特征进行长距离依赖编码;最后,将编码器的输出作为LSTM解码器的输入,依次输出预测词,生成最终的自然语言描述。通过在MSR-VTT数据集上进行测试,本研究模型的BLEU-4、METEOR、ROUGEL和CIDEr分别为42.9、28.8、62.4和51.4;在MSVD数据集上进行测试,本研究模型的BLEU-4、METEOR、ROUGEL和CIDEr分别为56.8、37.6、74.5以及98.5。与当前主流模型相比,本研究模型在多项评价指标上表现优异。

基于扎根理论的短视频内容营销对消费者在线购买意愿的影响

直播账号中的短视频内容营销作为直播账号打造人设、产品介绍、品牌宣传的核心,对消费者购买意愿具有重要的影响作用。本文以扎根理论为依据开展质性研究,针对用户开展大规模的访谈,对研究所需的研究资料进行收集,并在此基础上制定理论研究模型,对短视频内容营销等概念和内涵进行明确,为后续的研究打下坚实的基础。本文使短视频内容营销对消费者在线购买意愿影响机制得以完善,弥补了相关的理论研究空白,并对消费者购买意愿的影响因素进行明确,对MCN机构打造IP、提高账号质量、激发消费者购买欲望具有十分重要的实践意义。

基于ViT与语义引导的视频内容描述生成

现有视频内容描述模型生成的视频内容描述文本可读性差且准确率不高。基于ViT模型提出一种语义引导的视频内容描述方法。利用ReNeXt和ECO网络提取视频的视觉特征,以提取的视觉特征为输入、语义标签的概率预测值为输出训练语义检测网络(SDN)。在此基础上,通过ViT模型对静态和动态视觉特征进行全局编码,并与SDN提取的语义特征进行注意力融合,采用语义长短期记忆网络对融合特征进行解码,生成视频对应的描述文本。通过引入视频中的语义特征能够引导模型生成更符合人类习惯的描述,使生成的描述更具可读性。在MSR-VTT数据集上的测试结果表明,该模型的BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr指标分别为44.8、28.9、62.8和51.1,相比于当前主流的视频内容描述模型ADL和SBAT,提升的得分总和达到16.6和16.8。

直播平台短视频内容表演性对在线冲动性购买的影响研究——品类的调节作用与风险感知的中介效应

文章结合表演式营销理论及冲动性购买理论,引入品类调节和感知风险两个调节变量,通过设计两个实验探讨了不同产品类型场景下,直播平台短视频内容表演性对在线冲动性购买的影响机制。具体而言,对于享乐型产品,高内容表演性比起低内容表演性更容易引发消费者在线冲动性购买,对于实用型产品,低内容表演性比起高内容表演性更容易引发消费者在线冲动性购买。当感知到低风险时,内容表演性的增加会导致在线冲动性购买性的增加,当感知到高风险时,内容表演性的增加会抑制在线冲动性购买。研究结论是对消费者购买决策理论的丰富和补充,也为直播账号短视频运营中如何进行有效制定内容策略提供了有益的指导。

面向监控视频内容自适应的通用视频编码量化参数级联

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性,编码效率低。针对这一问题,提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理,理论分析得出时间层及监控视频的空时域内容特性是影响量化参数(QP)选择的关键因素,设计编码实验对理论分析结果进行验证;采用梯度和背景帧差分别评测监控视频的空域和时域特性,将梯度和背景帧差作为反向传播神经网络的输入,构建预测低时延结构时间层对应最优QP的模型;提出适用于VVC标准有效提高监控视频编码效率的量化参数级联方法。与当前最先进的JCTVC-X0038量化参数级联方法相比,对于所有测试序列,SCA-QPC对应的平均BD-rate为-4.26%。研究对于VVC编码框架中量化参数级联和码率控制模块的优化具有指导意义。

基于OTT技术的视频内容创新与用户体验优化

随着互联网技术的快速发展,OTT技术作为一种通过互联网传输视频内容的技术,逐渐成为视频行业的主流技术。OTT平台不仅可以为用户提供丰富多样的视频内容,还可以结合云计算、大数据、人工智能等先进技术,为用户提供更加优质的用户体验。本文从OTT平台的视频内容创新和用户体验优化两个方面进行探讨,并以YouTube(优兔)为例,分析OTT技术在视频内容创新和用户体验优化方面的应用实践,以期为OTT平台的发展提供参考和借鉴。

目标检测技术在安防监控视频内容分析中的应用

文章阐述了利用目标检测技术对安防监控视频的内容进行分析,以充分发挥安防监控的价值。除了利用部分型号监控摄像头本身具备的目标检测功能外,还可叠加使用其他成熟先进的目标检测算法,例如YOLO等算法。文章较详细地阐释了目标检测算法YOLO和卷积神经网络的原理,对于实时目标检测技术而言,可扩展其报警功能,有利于对紧急情况进行及时处置、干预,目标检测的结果保存在结构化数据库中,以方便事中、事后进行查询、使用。

基于信息网格的视频内容管理系统的设计

由于视频数据存储的分布性、视频数据处理节点的动态性和视频数据的异构性使得传统的基于Web的视频内容管理难以实现,针对这些问题,提出了一个基于信息网格的视频内容管理模型———ViConG,分析了它的逻辑节点的拓扑结构,并设计了基于OGSA的网格体系结构,指出下一步的研究工作。

基于视频内容检测的协同过滤视频推荐系统

针对视频推荐系统的稀疏性问题、冷启动问题与灰羊用户问题,提出一种基于视频内容检测的协同过滤视频推荐系统。首先,为视频包含的人体动作进行建模并提取时空兴趣点,使用梯度描述符计算兴趣点的主要移动方向与尺度;然后,为每个视频序列构建一个梯度向量的矩阵,使用聚类算法从梯度矩阵中选择初始化向量与代表向量;最终,通过对受欢迎视频作者与用户的评分分析,获得灰羊用户的分组。仿真实验的结果表明,该视频推荐系统较好地解决了视频推荐系统的稀疏性问题、冷启动问题与灰羊用户问题,获得了较高的推荐准确率。

用无监督模糊聚类方法进行视频内容的分层表示

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容。由于视频数据具有层次性结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度选取代表帧和代表镜头,对视频内容进行抽象概括的表示。文中提出了一种基于无监督模糊聚类对视频内容进行分层表示的算法,它用无监督聚类方法选取镜头的代表帧,并用模糊聚类算法对代表帧进行层次化聚类以选取代表镜头和代表场景。实验结果表明这种方法可以较好地概括视频的内容,方便用户检索和浏览。