听说电影院解封啦?实验下「剧情速览」的小应用

设计需要释放新技术的变革潜力

最近我在思考快速搭建智能产品的方法,

总结了5条策略:

1 视觉有BiT、语言有Bert,使用预训练模型提取特征(万物皆向量);

2 所有问题简化为排序问题;

3 维护一个pipline,用来串联所有排序问题;

4 交互呈现系统原理,人工可参与修改;

5 善用各种开放api;

运用此方法,我实验了一个小demo

动态海报:影视剧剧情速览

讲述了沿海小城的三个孩子在景区游玩时无意拍摄记录了一次谋杀,他们的冒险也由此展开。扑朔迷离的案情,将几个家庭裹挟其中,带向不可预知的未来......

简单概括下技术实现路径

- 视频处理

使用scenedetect库,按照场景切割影片。然后过滤掉时间较短(<2秒)的场景。

- 场景挑选

这里我使用了相似性方法,预设一张目标图(多位人物),使用人体姿态估计,计算出目标图的人体姿态特征向量,然后通过余弦相似度排序所有的场景,得到所有跟目标图的人体姿态最接近的场景。(有点像以图搜图)

目标图 A 多人

人体姿态估计

目标图 B 单人

人体姿态估计

- 视频片段对齐

设定一个固定的帧数,把所有场景的帧数对齐,采用均匀取样的方法。

- 布局

简单的先拼成6张,待后续增加更丰富的做法

-合图

合成gif

- 实验结果

第一张动图是完全机器自己搭配的,第二张是部分人工挑选,所以第4点其实很关键,人工可参与修改调整以产生更好的结果。

ps:以上的每部分在课程中都有示例代码~

这里就不一一演示代码啦。


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