影视传媒行业的AI助手：从素材管理到内容推荐

影视传媒行业每天产生大量视频内容，传统人工处理方式效率有限。VITA多模态理解模型通过视频结构化、分镜拆解、内容摘要等能力，为影视制片、流媒体平台、新闻机构等提供智能化的内容理解方案，辅助视频素材的整理、编目与推荐。

一、影视传媒行业的视频内容处理需求

1.1 海量视频素材的管理挑战

根据行业数据，2023年我国短视频账号达到15.5亿，视听业务为主企业66万余家，人均单日视频应用使用达187分钟。随着视频内容的爆发式增长，影视传媒行业面临着海量视频素材的管理挑战。

传统的人工处理方式需要耗费大量时间和人力对视频素材进行整理、分类和标签生成。对于影视制片公司、流媒体平台、新闻机构等需要频繁处理视频内容的机构而言，如何提高视频内容处理的效率和质量，成为行业共同关注的课题。

1.2 视频内容理解的核心需求

影视传媒行业对视频内容理解的需求主要包括以下几个方面：

• 视频结构化处理：将非结构化的视频内容转化为结构化的数据，便于检索和管理
• 分镜拆解：识别视频中的不同镜头，提取每个镜头的时空信息和内容描述
• 内容摘要生成：自动生成视频内容的文字摘要，便于快速了解视频主题
• 智能标签生成：根据视频内容自动生成分类标签，支持内容的分类和推荐

二、VITA多模态理解模型的核心能力

2.1 视频结构化能力

VITA多模态理解模型支持对视频内容进行结构化处理。通过原生多模态大模型技术，VITA能够对视频画面和音频进行统一理解，输出结构化的分析结果。

视频结构化能力可以帮助影视传媒机构将非结构化的视频内容转化为包含时间戳、画面元素、事件描述等信息的结构化数据。这种结构化的数据便于后续的检索、编辑和推荐。

2.2 分镜拆解能力

VITA支持视频分镜拆解功能，能够识别视频中的不同镜头，并提取每个镜头的时间范围、画面元素、镜头景别、拍摄方式、拍摄角度等信息。

以一段教室场景的短视频为例，VITA可以输出如下的分镜分析结果：

第1个分镜

• 时间范围：00:00:00-00:00:06
• 画面元素：两位女生、校服、耳塞、对话字幕
• 详细描述：镜头聚焦于两位坐在教室前排的女生，她们穿着校服。右侧女生戴着耳塞，面带微笑地与左侧女生交谈
• 镜头景别：中景
• 拍摄方式：固定
• 拍摄角度：平拍

这种分镜拆解能力可以帮助视频编辑人员快速了解视频的内容结构，提高视频编辑的效率。

2.3 内容摘要生成

VITA能够对视频内容进行智能摘要，自动生成视频内容的文字描述。这种能力可以帮助内容运营人员快速了解视频的主题和核心内容，无需完整观看视频。

内容摘要生成功能对于新闻机构、流媒体平台等需要快速处理大量视频内容的场景尤为有用。通过自动生成的内容摘要，运营人员可以快速筛选出符合要求的内容，提高内容审核和推荐的效率。

2.4 智能标签生成

VITA支持对视频内容进行智能标签生成，根据视频内容自动识别并生成分类标签。标签分类能力可以对图片或视频中的内容进行分类打标，识别人物、地点、动植物等常见对象类别。

智能标签生成功能可以帮助内容平台实现视频内容的自动分类和推荐，提高内容分发的精准度。

三、VITA在影视传媒行业的适用场景

3.1 影视制片与宣发公司

对于影视制片与宣发公司而言，VITA可以辅助进行以下工作：

• 素材整理：对拍摄的大量视频素材进行结构化处理和标签生成，便于素材的管理和检索
• 宣发素材制作：从长视频中自动提炼精彩片段，用于宣发推广
• 内容分析：对竞品影视作品进行内容分析，了解其叙事结构和表现手法

3.2 流媒体平台内容运营

流媒体平台每天需要处理大量的视频内容上传和推荐。VITA可以帮助平台实现：

• 视频内容自动分类：根据视频内容自动生成分类标签，实现视频的自动分类管理
• 内容推荐优化：通过理解视频内容，提高内容推荐的精准度
• 视频摘要生成：为用户提供视频内容摘要，帮助用户快速判断是否感兴趣

3.3 新闻机构与融媒体中心

新闻机构需要快速处理大量的新闻视频素材。VITA可以辅助新闻机构实现：

• 新闻视频快速理解：自动生成新闻视频的内容摘要，帮助编辑快速了解新闻内容
• 视频素材分类管理：对新闻视频素材进行自动分类和标签生成，便于素材的检索和复用
• 多模态内容理解：同时理解视频画面和音频内容，确保新闻内容的完整理解

3.4 短视频MCN及二次创作

对于短视频MCN机构和二次创作创作者而言，VITA可以提供以下支持：

• 素材分析：对原始视频素材进行结构化分析，便于素材的二次创作
• 内容理解：理解视频内容的核心主题和亮点，辅助创作方向的确定
• 标签生成：自动生成视频标签，提高短视频的曝光率

四、VITA 3.0的技术优势

4.1 原生多模态大模型架构

VITA基于原生多模态大模型技术构建，区别于依赖多个模型拼接成工作流的传统方案。VITA对图片、视频、音频与文本进行统一训练，在单个模型内完成端到端的多模态内容理解。

这种原生多模态架构带来了以下优势：

• 更高的理解精度：音视频原生多模态深度融合，对齐精度更高
• 更强的理解能力：能够同时理解视频画面和音频内容，实现更全面的内容理解
• 更高的处理效率：单个模型完成端到端处理，避免了多模型串联带来的效率损失

4.2 长视频理解能力

VITA 3.0的视频理解框架升级后，单次最高支持600MB长视频的处理（接口默认是100MB，600MB需要以白名单的形式来添加）。在长视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务上，VITA支持更长的上下文与更连续的时间线理解。

长视频处理性能较传统模式提升10倍以上，实现了长视频的"秒级理解"。

4.3 音频语义理解

VITA 3.0具备音频语义理解能力，无需借助外部ASR等工具，可直接处理语音识别、音频内容总结等任务。

对于影视传媒行业而言，这意味着VITA能够同时理解视频画面和音频内容，实现更完整、更准确的内容理解。例如，在理解一段包含对话的视频时，VITA不仅能够识别画面中的人物和场景，还能够理解对话内容，从而更全面地理解视频内容。

4.4 图文联合推理

VITA 3.0支持图文联合推理能力，能够判断图文是否一致、相互补充还是相互矛盾，并基于联合信息得出结论。

在影视传媒场景中，这种能力可以用于理解包含字幕、标题、描述的视频内容，确保对视频内容的完整和准确理解。

五、工程性能与接入方式

5.1 工程性能表现

VITA在工程性能方面表现出色：

• 长视频处理能力：单次最高支持600MB长视频，长视频处理性能较传统模式提升10倍以上
• 推理时延：图片首Token时延P95为0.539秒，视频首Token时延P95为2.471秒，满足在线业务对响应速度的要求
• 上线效率：单模型端到端方案，业务上线周期1-3天（传统多模型拼接方案通常需要4-12周），整体上线耗时节约85%以上

5.2 API接入方式

VITA API兼容OpenAI API协议，可直接使用OpenAI SDK进行接入，降低接入成本。

接口信息：

• 接口协议：兼容OpenAI Completions API协议
• BaseURL（境内）：https://tokenhub.tencentmaas.com/v1
• 接口路径：/chat/completions
• 请求方式：POST
• 调用方式：流式/非流式（按需选择）

支持模型：

• vita-video-3.0：支持视频画面（不含音频）和图片，若不需要处理音频，首推该模型
• vita-video-long：支持视频（含画面和音频）和图片，需要处理音频则选择该模型

5.3 低成本优势

VITA在能力水平与市面同类产品相近的情况下，整体定价约为主流竞品的50%，大幅降低企业在大规模调用、多场景部署下的模型使用成本。

具体定价为：

• 输入：1.2元/百万Token
• 输出：3.5元/百万Token

每个账号赠送100万免费Token额度，可用于测试和体验。

六、使用建议与注意事项

6.1 视频时长控制

建议视频时长控制在30分钟以内，以保证理解效果。在此范围内，单次最高可处理600MB视频文件。超出建议时长可能影响理解的连续性与准确性。

6.2 指令编写建议

尽量使用明确、具体的指令，避免模糊表述。需要输出特定格式时在指令中明确说明。

例如，如果需要输出分镜拆解结果，可以在指令中明确说明输出的格式要求，如：

请对视频进行分镜拆解，输出每个分镜的时间范围、画面元素、镜头景别、拍摄方式、拍摄角度。

6.3 结果校验

对于关键信息，建议进行人工核验。对于边界场景，建议进行充分测试。对于批量处理场景，建议先进行小批量测试，确认效果后再大规模使用。

七、结语

随着视频内容的持续增长，影视传媒行业对智能化视频内容处理的需求日益迫切。VITA多模态理解模型通过视频结构化、分镜拆解、内容摘要、智能标签生成等能力，为影视传媒行业提供了高效、准确的内容理解方案。

VITA的原生多模态架构、长视频理解能力、音频语义理解能力和图文联合推理能力，使其成为影视传媒行业AI助手的理想选择。无论是影视制片、流媒体平台运营，还是新闻机构的内容处理，VITA都能够提供有力的支持。

了解更多VITA多模态理解模型的能力，请访问：https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/multimodal?modelId=youtu-vita