Как ИИ помогает оптимизировать работу с видеоконтентом

С каждым годом спрос на видеоконтент продолжает расти, и компании, конечно, хотят оптимизировать затраты на создание и обработку видео.

Делюсь несколькими проектами, которые работают как раз на оптимизацию.

Сегодня в центре проект Rivr — это одно из решений, которое позволяет эффективно искать интересные моменты в видео. Rivr преобразует медиа в данные, что помогает быстро находить важные моменты и анализировать реакции аудитории на определенные части видео.

Когда нужный момент найден, Rivr предлагает инструменты для его обработки и подготовки к публикации.

Еще пару примеров:

Vyrill — сервис для поиска упоминаний брендов в общедоступных YouTube-видео.

Anyclip — обеспечивает текстовый поиск по видео с использованием компьютерного зрения.

Twelve Labs — позволяет искать отрывки видео по текстовым запросам и мгновенно классифицировать видеофайлы.

Coactive AI — предоставляет возможность поиска и классификации видеофайлов и изображений.

Если вы делаете контент - следить за такими проектами и сервисами важно, даже если вы прямо сейчас не будете это внедрять. Хотя бы на верхних уровнях нужно понимание в какую вообще сторону идет процесс автоматизации и что можно, а чего пока нельзя. Без этого месяцев уже через 6-12 вы будете точно делать очень много ненужных телодвижений.

Всем эффективности в контенте и не только)