如何在Instagram-API中将传送带媒体与图像或视频媒体区分开来？ - 腾讯云开发者社区

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URL2Video：把网页自动创建为短视频

大多数企业主办的网站都呈现了关于其产品或服务丰富的视图内容，所有这些内容都可以被重新应用到其他多媒体格式，比如视频，这可能使那些没有大量资源的人能够接触到更广泛的受众。...URL2Video从HTML源中提取资源（文本、图像或视频）及其设计风格（包括字体、颜色、图形布局和层次结构），并将这些可视资源组合成一系列的快照，同时保持与源页面相似的外观和感觉，然后根据用户指定的纵横比和持续时间...利用这些信息，URL2Video解析网页，分析内容，选择视觉突出的文本或图像，同时保留它们的设计风格，并根据用户提供的视频规范进行组合。...URL2Video将这些视觉上可区分的元素标记到资源组的候选列表，每个元素可能包含一个标题、一个产品图象、详细描述和调用操作按钮，并捕获每个元素的原始素材（文本和多媒体文件）和详细的设计规范（HTML标签...用户控制研究原型界面允许用户查看源网页提取的每个视频镜头中的设计属性，以及重新排版材料，更改细节设计，如颜色和字体，并更改限制条件来生成新的视频。

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媒体证实：预防恶意合成

来源：At scale 主讲人：Andrew Jenks 内容整理：张雨虹伴随着恶意合成媒体（包括深度伪造和廉价伪造）的越来越多，用户区分真实媒体和不真实媒体的能力已大大降低，逐渐失去对媒体的信任。...因此，最终的结果是将检测社交网络和其他渠道上的图像和视频真实性问题留给最终用户。但是大多数人们不相信自己有能力判断一条新闻是真是假。因此只有 35% 的人信任他们在社交媒体上看到的新闻或信息。...在过去的几年里，已经开发了许多技术来尝试判断图像或视频是否已被篡改，如上图所示。包括 Facebook 在内的主要科技公司正在引领开发新技术来检测合成媒体。...对于给定的媒体，可能有一个或多个清单，该清单通过散列以加密方式绑定到实际媒体内容上。这是一种将数字内容与出处数据联系起来的方式，因此不良行为者无法在不破坏出处数据的情况下更改内容。...该系统与众所周知的加密过程一样强大，最终用户或用户代理可以对视频进行验证，以确保其自发布以来保持不变。它可以直接绑定到常见的媒体格式，不会破坏当今存在的任何媒体架构体系。

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风靡全球的GANs：一文看尽这“混世魔王”的“三生三世”

也许您已经了解到，当前的人工智能已经可以生成类似于人类的语音，或者生成难以与真实照片区分开的人物图像，甚至达到足以“以假乱真”（假作真时真亦假，无为有处有还无）的地步！...生成器模型从使用分布对随机噪声的采样中生成合成示例（如图像），并将这些示例与来自训练数据集的真实示例一起“喂”给鉴别器，鉴别器试图在这两者之间进行区分。...这种独特的结构，使得GANs能够实现令人叹为观止的媒体合成特技；但同时又可能被用于生成有问题的内容，如Deepfake可以将人们带入现有媒体并用其他人的肖像代替自己的！这个结构巧妙否？！...Vue.ai正在引领新的潮流卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon）的科学家们演绎了Recycle-GAN，一种数据驱动的方法，用于将一个视频或照片的内容传输到另一个视频或照片。...由GAN生成的内容将越来越难以与真实内容区分开来；这个领域未来会有很大改善，将2014年的图像生成与今天的图像进行比较，我们都没想到它的质量会变得那么好。

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斯坦福研究人员让AI看了100部好莱坞大片，养出一个“吻戏识别大师”

来源：IEEE、Arxiv 编辑：大明本文转自公众号：新智元【导读】斯坦福大学研究人员给AI模型看了100部好莱坞电影，让AI看懂了什么是接吻，并从视频片段中分割识别出接吻的镜头场景，而且把接吻和性爱场景区分开来...但不难想象，这类视频识别技术可能会让Netflix或其他公司（如YouTube，Facebook，Instagram和TikTok）很感兴趣，由此技术开发出的商业应用可以处理大量流媒体或存储视频。...Ziai展示了与视频有关的接吻检测技术，未来的应用可以对视频内容进行自动分类，为用户打造个性化的视频推荐列表，甚至可能充当在线视频审核的部分作用，对某些内容的视频进行筛选。...“这是一个很好的例子，说明现代计算机视觉技术如何能够相当容易地开发特定的'感知和响应'软件，提示定性/非结构化的东西（如场景中的接吻），”OpenAI策略与转播主管杰克·克拉克说，他的导入人工智能新闻通讯...另一个问题是，这种接吻AI识别模型是否能够在检测社交媒体上常见的视频中的接吻场景时表现出相当的精度。这一挑战可能需要对更大的视频数据集进行额外的训练。

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一文带你走进 AIGC（生成式人工智能）世界

我们见证了生成型人工智能创造图像（如 DALL-E）、代码（如 Copilot）、文本（如 GPT-3）并与人类进行对话（如 ChatGPT）的能力。...AIGC（生成式人工智能）是指一类人工智能系统，其能够生成新的内容、图像、音频或文本等。与传统的任务导向型人工智能系统不同，生成式人工智能更加注重创造性和自主性。...生成器的目标是生成与真实数据无法区分的数据样本，从而挑战鉴别器，并提高鉴别器区分真实数据和生成数据的能力。...3、图像-Image 图像生成是一个相对较新的领域，但它已经像病毒一样迅速传播开来，尤其在社交媒体平台上，生成的图像比纯文本更具吸引力和趣味性！...这些模型通过学习大量的图像数据集，能够生成栩栩如生、多样化的图像内容。图像生成作为一种引人入胜的现象，已经在社交媒体和其他领域中迅速传播开来。

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哈佛大学报告：人工智能与国家安全（四）AI变革潜力之信息优势

” 只根据文本描述就能生成逼真的伪图像根据舆论调查、选举结果、财务报告、体育比赛统计数字等结构化数据，生成书面新闻稿根据一张或多张二维图像，生成物体（例如脸）的三维图像自动生成逼真的音响效果，给无声视频配音...此外，如今大多数人通常（虽然不一定总是）也能区分自己看到的哪些视频是假的。目前，制造高质量假视频的成本极其昂贵。...按照推测，“泄漏的”视频可能由那些叫嚣着攻击性言论或下令实施暴行的敌方国外领导人制造的。虽然反对独裁主义政权的假媒体也能制造出来，但国家对媒体和社交媒体审查制度的控制可能会限制这些假媒体的散布能力。...将来，甚至高质量的新闻机构和政府也会不断地面临将假新闻与事实区分开来的麻烦事。...6.由AI实现的伪媒体与网络攻击和社交媒体僵尸网络相结合，威胁着经济体或政府政权的稳定性。

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隐私保护：图像与视频隐私保护技术的发展

随着数字时代的到来，图像和视频数据的获取与传播变得异常容易。然而，这也带来了隐私泄露的风险，尤其是在公共场合或通过社交媒体分享的图像和视频。隐私保护技术的发展，旨在确保个人隐私在数字世界中的安全。...图像与视频隐私泄露的风险II.A 社交媒体的隐私风险社交媒体平台如Facebook、Instagram和Twitter等，是个人图像和视频分享的热门场所。...图像与视频隐私保护技术III.A 数据脱敏技术数据脱敏技术是隐私保护中的一种关键方法，它涉及对敏感数据进行处理，以减少或消除个人隐私信息的泄露风险。...代码示例与解释为了更好地理解这些技术，以下是一些简单的代码示例和解释，展示如何在编程中实现数据脱敏和加密。...此外，Instagram还提供了照片和视频编辑功能，用户可以在分享之前对图像进行编辑，如裁剪、添加滤镜或使用贴纸遮盖敏感信息。

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AI生成的内容可以被区分出来么？

如合成虚假灾情、新闻扰乱公共秩序[4]，利用AI换脸合成虚假色情图片视频侵犯个人名誉等等[5]。...在图像内容中，涉及图像边缘、纹理等细节的处理时，AI生成内容会出现像素级的不一致；涉及比例与对称性、光照与阴影等现实物理特征时，AI生成内容会出现细微的错误；在视频内容中，涉及物体运动轨迹、光照与阴影的变化时...大模型方面，ChatGPT生成的图像内容使用元数据记录进行标识[8]；Meta AI创建或编辑的图像包含可见水印[9]。国内企业开发的人工智能系统如元宝、豆包、文小言等都均已其生成的图像添加显式标识。...互联网平台方面， Meta规定用户需要对所分享的包含经数字手段（如使用AI）生成或修改的逼真视频或拟真音频的内容进行标识[10]，同时，Meta也正在进行相关尝试，如检测到的图像是由平台旗下AI生成，将为其添加标识...其第50条2款规定AI系统的提供者应当实现其输出内容可以以机器可读的格式标记；第4款规定生成或操纵构成深度伪造的图像、音频或视频内容的AI系统的部署者应当披露该内容是人为生成或操纵的。

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林绪虹：看好QoE、音视频内容理解与AV1

林绪虹：我2004年本科和2007年硕士毕业于华南理工大学，一直从事图像处理、图像搜索、视频摘要等相关研发工作，擅长图像、视频、信号处理领域的技术研发。...我对音视频编解码、视频内容分析与理解、图像处理等领域有着深厚的兴趣，近期目标是把YY的音视频直播质量重新打造成世界领先水平，重塑YY直播高品质、低延时的技术能力，保持YY技术上的核心竞争力。...从早年一直从事传统工科的图像信号处理，就业面窄、解决问题单一，到后来阴差阳错走入互联网做图像搜索、视频检索，随着直播浪潮的涌起，自然而然就逐步踏入音视频编解码岗位。...LiveVideoStack：搞多媒体开发需要学习大量的基础知识，而且需要在实际工作中摸爬滚打。对于学习多媒体开发，您有哪些建议？能否推荐一些多媒体开发相关的学习资料或书籍。...回头看任何技术领域都是这样，一旦某项技术的基础应用迅速扩大，或是技术门槛简单到可以让人轻松尝试后，如何在更精细的层面来区分工程师的水平，将是一个关键。

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PCS2018：360度全景视频流媒体传输系统【附PPT全文】

目前，360视频的流媒体传输主要有以下几种形式：1）交互式流媒体，用于视频会议、游戏等场景；2）现场直播，如体育赛事、演唱会的实时在线播放；3）流媒体点播，Youtube、Facebook等网站上的视频播放大多采用这样形式...不同于传统2D视频，360视频可感知的分辨率范围取决于视角跨度。人眼视网膜可以区分出最高60像素每度（PPD）的分辨率。一般的HD视频具有36-100的PPD。...数据区分与编码：未重叠区域编码：无存储冗余，低编码效率重叠区域编码：高存储冗余，高编码效率 BT与ET数据间的分层/非分层编码方式实际上是寻求编码效率与复杂度平衡点的问题。...系统关键技术作为一个标准的流媒体传输系统，TTS主要包含以下关键问题或技术：速率分配：如何设置两个层在传输中的速率？传输决策：两层缓冲区各为多长？下载/提取哪部分数据？...该过程主要考虑到速率与网络性能的平衡以及各决策对于未来的影响程度，而各类状态如缓冲区大小、吞吐量、视频质量等可以看作不同的变量进行优化。

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媒体制作管理：利用云转变媒体工作流程

与文件一样，元数据在下游工作流程中也发挥着重要作用，因此我们在从合作伙伴 API 集成和内部视频检查服务收集的元数据的帮助下，努力将所有媒体分类为各自的资产。...媒体被转码为不同的格式，并在需要和允许的情况下与下游的其他部门共享，例如配音、营销或公关。...在描述细节时，我们将借此机会提及我们的技术基础架构如何在许多其他工作流程中实现这一工作流程。...与图像媒体一起，从时间线中提取颜色元数据以生成颜色决策列表文件（.cdl、.xml），这些文件用于传达编辑器做出的颜色决策。然后，所有媒体转换和元数据都作为 VFX Plate 资产保存。...如果一切看起来都不错，编辑器就可以将此工作流程提交到最后一步，在此步骤中将结果打包并与视觉效果团队共享。

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北大提出PKU FG-XMedia：细粒度跨媒体检索数据集和评测基准

（Cross-media Retrieval）是指用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例相关的各种媒体数据。...（如灰翅鸥、银鸥、加州海鸥等），而不是灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据，如图 1(a) 所示。...图 1：粗粒度跨媒体检索与细粒度跨媒体检索的区别 ? 图 2：PKU FG-XMedia 数据集中的样例，如图展示了 7 种细粒度类别的图像、文本、视频和音频数据，其中音频数据用声谱图可视化。...具有媒体类型多、类别细粒度和数据来源多的特点：媒体类型多：包含图像、文本、视频和音频 4 种媒体类型；类别细粒度：包括鸟的 200 个细粒度类别，如灰背鸥、银鸥、加州海鸥和灰翅鸥等；数据来源多：数据来源于不同的网站...例如，I→All 表示图像检索图像、文本、视频和音频 4 种媒体数据。

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人工智能如何改变视频游戏产业：增强和合成媒体

本文将解释AI是如何改变视频游戏行业，以及它将如何在未来几年内强烈影响这个行业。...通过面部识别，我们已经教会了机器如何识别和区分不同的面孔。借助这项技术，计算机可以扫描我们的脸并使用我们的肖像来创建游戏中的角色。...平面检测（Plane detection）计算机视觉模型还用于检测自然环境中的平面或平坦表面。...合成媒体游戏行业最大，也是最不可避免的变化可能来自合成媒体的发展。什么是合成媒体合成媒体是指人工创建的媒体（如图像，视频，音频，文本）。例如，如果您想与巴拉克·奥巴马拍摄商业广告，您会怎么做？...人工或合成媒体方法将消除大部分工作流程。要创建合成广告，您可以使用Deepfake技术，这是一种AI技术，能够以惊人的精度模仿他人的声音和面部表情。

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移动音视频SDK工程实践之数据采集和处理

多媒体技术是一项传统技术，但同时也是在不断发展与进步的，我们可以形象的用细胞分裂来表示，即多媒体技术内部也在不断发生分裂，而音视频SDK则是其中的一个分系。...如图，系统框架层有iOS/Android的一些多媒体框架、硬件的编解码、硬件的处理能力如CPU、GPU、NPU的处理模块，以及一些开源图像库。...，目前比较火的SRT低延时方案；除此之外，还会有一些图像处理方面的框架如GPUImage等。...数据从多媒体采集模块出来，会经过一路或多路的混音混流（与实际场景相结合），然后过渡到多媒体编辑模块：当下短视频的一些能力都是通过多媒体编辑这个处理单元实现，再到后面的多媒体后处理模块：例如AR特效，以及一些比较好玩的互动能力等...那么如何在音视频SDK中将这个模块更好的运用起来，去对外提供能力呢？

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腾讯云大模型审校解决方案，让媒体内容生产“快”而“准”

平台运营：推荐算法的策略抉择⚫AIGC内容对推荐系统提出了新挑战：如果不加区分地推荐，虚假内容可能被放大传播；如果一刀切地打压，可能误伤优质AI辅助内容。如何在个性化推荐与虚假内容避雷之间找到平衡点？...赋能新闻采编：在追热点、挖深度时，对关键数据、人物言论、历史背景等进行事实核验场景下，记者可随时对存疑信息启动“较真AI”查证，帮助媒体在争分夺秒的报道中，确保新闻的准确性与公信力。...⚪图像检测：基于图像域和频域双重模态分析，能够捕捉高层语义（物理规律错误、肢体异常）和低层语义（边缘轮廓反常、色彩频谱异常）的视觉伪影，在媒体常用的新闻图片场景下，能够识别出即使人眼难以分辨的AI生成痕迹...⚪视频检测：综合时域连贯性与空域真实性分析，通过分析帧间运动逻辑、光影、物理交互合理性等动态特征，对文生视频、图生视频等识别视频内容中的生成痕迹与时空矛盾。...（大模型内容审校示例）AI时代的内容创作和传播正在经历深刻变革，但媒体追求真实、准确、客观的专业精神永远不会改变。我们期待与各媒体机构携手，通过技术赋能内容生产，让每一篇报道都能经得起时间的考验。

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Netflix：通过自适应音频码率提升音频体验

也许你是在HDR中观看它的数以百万计的人之一，体验了绚丽的图像。想象一下没有声音的场景。即使拿走了原声带的一部分，比如精彩的合成流行乐乐谱或高速追逐的完美混合音景，这部电影还会令人兴奋和情绪化吗？...事实上，Netflix已经引领推动大部分对话的视频技术，从4K和HDR等视觉质量提升，到能够让每个人都更好地体验流媒体体验的幕后技术，如自适应流媒体、基于复杂性的编码和AV1 。...这意味着在压缩音频时，它与原始音源无法区分。...让我们首先看看静态音频流与自适应视频配对如何在具有可变网络条件的会话中运行，在这个例子中，会话吞吐量突然下降了。 ? 上图显示了音频和视频比特率以及可用的网络吞吐量。...此外，与前一个示例相比，我们能够保持更高的视频比特率。在这个简单的案例中，好处显而易见，但将其扩展到我们广泛的流媒体生态系统是另一项挑战。为了推进音频的自适应流媒体，我们必须回答许多问题。

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Vimeo针对GIF性能和质量的改进

对于那些想要提高视频质量的工程师来说，生活并不容易…… 即使在今天，创建于1987年的Graphics Interchange Format（图形交换格式），或称 GIF (发音为“ JIF”) ，仍然是传输短动画或视频的最便携...与任何视频编码系统一样,我们需要考虑如何在保持合理的文件大小和编码时间的同时尽可能保持高质量。但由于压缩格式的能力有限,我们必须解决一些特有的相关问题，涉及图像量化、时间优化、速率控制和性能。...由于GIF是一种旧的格式，并没有针对视频编码进行优化，所以我们不能用同样的设置对每一个视频进行不加区分的编码，并期望合理的大小用于有硬性大小限制的电子邮件和平台。...通过电子邮件或社交媒体分享GIF片段是在朋友或关注者中创建视频兴趣的好方法。...现在我们所有的成员都可以使用这个功能，所以如果你想通过电子邮件或社交媒体在Vimeo上分享视频，在你的视频设置中找到GIF选项，并试一试！

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【免费】怎么将MP4转换为GIF，如何在线实现多媒体文件格式互转

--------------------------------------------------------------------- 【免费】怎么将MP4转换为GIF，如何在线实现多媒体文件格式互转...显然不是，如果我需要一个能动态展示、图片格式的媒体文件，GIF依然是我能想到的首选，因为GIF文件的结构基于图像数据，每一帧都是一个独立的图像，每一帧都有指定的显示时间，从而形成连续的动画效果，所以它依然属于图片文件格式...相比于MP4丰富的生态，现在GIF的原生内容太少了，很多时候我们只能找到合适的MP4素材，这个时候就需要将MP4转换为GIF的方法了，接下来介绍各种MP4转换为GIF甚至可以实现多媒体格式互转的方法与实践步骤...这里可以优化GIF减小文件大小，因为GIF是逐帧动画，相比于MP4等视频格式，GIF采用无损压缩，每一帧都是独立的图像，即使相邻帧之间几乎没有变化，GIF也需要存储完整的帧数据。...在时间轴面板中，选择“创建视频时间轴”。调整帧率和分辨率。选择“文件” > “导出” > “存储为 Web 所用格式 (Legacy)”。选择 GIF 格式，调整设置（如循环、延迟等）。

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基于深度学习的视频增强平台：SUPERNOVA

另一个恶化的情况是，所交付的图像/视频的分辨率太低，客户无法使用其FHD或4K显示器观看。...当前大多数super resolution研究中使用的数据集通常都是无失真的样本，与媒体服务的实际内容大不相同。视频内容通常使用有损视频编码器进行压缩，因此不可避免地会出现量化损失。...重新定向模块该模块将宽高比固定的原始图像/视频转换为所需比例的重新缩放图像或视频。与在原始图像/视频上应用线性缩放方法相比，这可以最大程度地利用显示器，并最大程度地减少失真的感觉。...提出的方法是将重新定位的网络与用户的内容消耗情况作为控制参数一起使用，换句话说，SUPERNOVA中的重新定向模块为用户提供了重新缩放的图像/视频，而不会造成视觉损失，无论各种显示器的纵横比和观看模式如何...完成所有这些步骤后，图像/视频质量将显着提高。 ? ?

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URL2Video：把网页自动创建为短视频

媒体证实：预防恶意合成

风靡全球的GANs：一文看尽这“混世魔王”的“三生三世”

斯坦福研究人员让AI看了100部好莱坞大片，养出一个“吻戏识别大师”

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隐私保护：图像与视频隐私保护技术的发展

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