之前有写过几个视频生成字幕，并且翻译字幕的教程，但是随着时间的流逝，那些方案也早就过时了。
Q: 什么是隐藏式字幕（closed captioning)？ A: 术语“隐藏式”（closed captioning）和“开放式”（open captioning）字幕：开放式字幕显示在图片本身中，也称为“烧录”，习惯称作硬字幕。隐藏式字母通常是指电视频道被同步发送，但仅在观众要求显示字幕时才显示。我们经常在播放器中看到的 CC 按钮，指的就是 closed captioning。无论是隐藏式还是开放式字母，总需要在正确的时间获取字幕并将它们合并到视频中，以确保字幕在正确的时间出现。
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是，大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集，在很大程度上实现了性能改进，但这是监督的次优来源。
FastTitle 也叫字幕助手，当前发布版本是0.0.3，是一款根据视频语音自动视频生成字幕的辅助软件。
选自Google AI Blog 作者：Paul Hongsuck Seo和Arsha Nagrani 机器之心编译 编辑：泽南 一个模型在五项基准上都实现了重大进步，该研究已被 CVPR 2022 大会收录。 多模态视频字幕系统利用视频帧和语音来生成视频的自然语言描述（字幕）。这样的系统是朝着构建多模态对话系统的长期目标前进的一步，后者可以轻松地与用户交流，同时通过多模态输入流感知环境。 与关键挑战在于处理和理解多模态输入视频的视频理解任务不同，多模态视频字幕的任务包括生成实用化字幕的额外挑战。这项任务被
最近微软的“云希”火了，各大短视频平台上 讲故事的，影视剪辑的，配音都是用的“云希”，效果非常好。鉴于此，语音助手 也使用了微软的 SDK，除了云希，还有十多种声音可以选择
每次一到加字幕就头疼，一遍遍地听、对音频、校对，花费的时间太多了。今天做了一个睡眠日的街采视频（见文末），内容比较多（见下图，将近四分钟的视频），确实时间紧迫，没有及时添加好字幕。今天我get到了一个十分高效加字幕的方法，接下来让我一步步教给大家，帮大家解决这个难题。
训练用的文本图像对中，文本字幕通常来源于人类标注，其主要关注主体对象，而忽略了背景细节或者图像中颜色等感知关系，而这些缺点都可以通过合成生成字幕解决。被忽略的细节如下：
近年来，自动视频理解的研究经历了多次范式转变。随着神经网络的兴起，最初的问题是如何设计一种架构来输入时空信号[49, 68]。鉴于有限的视频训练数据，焦点随后转向了从图像分类预训练借用参数初始化[7]。为了提供视频预训练，一项工作已经在标注视频分类数据集上做出了昂贵的努力[27]。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文详细解读了 Imagen 的工作原理，分析并理解其高级组件以及它们之间的关联。 近年来，多模态学习受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些 AI 模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 先后推出的文本图像模型 DALL・E 和 DALL-E 2，以及英伟达的 GauGAN 和 GauGAN2。 谷歌也不甘落后，在 5 月底发布了自己的文本到图像模型 Imagen，看
选自assemblyai 作者：Ryan O'Connor 机器之心编译 机器之心编辑部 本文详细解读了 Imagen 的工作原理，分析并理解其高级组件以及它们之间的关联。 近年来，多模态学习受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些 AI 模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 先后推出的文本图像模型 DALL・E 和 DALL-E 2，以及英伟达的 GauGAN 和 GauGAN2。 谷歌也不甘落后，在 5 月底发布了自己的文本到图像模
Video Captions Mac版是一款Fcpx视频字幕生成工具！该应用程序使用先进的Al SpeechRecognition技术将您的Final Cut Pro项目音频转录为可动画化的标题。只需点击几下，您就可以在视频中添加专业的分级选项，类似于在 YouTube 和 TikTok 视频中看到的字幕。有需要的朋友，欢迎前来下载！
选自BAIR 作者：Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与：路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像，且需要
[时间：2019-03] [状态：Open] [关键词：字幕，SRT，文件格式]
本文分享论文『SWIN BERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning』，微软提出第一个端到端的Video Captioning方法《SWIN BERT》，涨点显著！
本文分享一篇 ACMMM 2021论文『Discriminative Latent Semantic Graph for Video Captioning』，性能SOTA！用GNN和GAN的方式来强化Video Captioning的学习！
在本次会议中，我们将探讨如何为空间体验准备和提供流媒体内容。我们将从回顾使用HTTP Live Streaming (HLS) 生产、准备和提供2D媒体的当前步骤开始，然后转向3D视频内容的支持及其步骤的更新。本次会议的目标是使得在此平台上提供2D视听内容的过程与在我们所有其他平台上的过程相同。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI自动生成的字幕，能离谱到什么程度？ 不仅把“螃蟹”（crab）误听成“废话”（crap），当场爆粗： 甚至还能把“玉米”（corn）给翻译成p*rn…… 关键在于，这些是AI给儿童节目自动生成的字幕。 被AAAI 2022收录的一篇新研究发现，在7013个儿童视频中，接近40%的节目出现了少儿不宜或脏话等词汇。 甚至在一个113集的儿童机器人学习栏目中，AI就“爆粗”了103次，平均接近一集一次！ 对此，油管（YouTube）在接受《连线》采访时
你有没有发现，最近大火的扩散模型如 DALL·E 2、Imagen 和 Stable Diffusion，虽然在文本到图像生成方面可圈可点，但它们只是侧重于单幅图像生成，假如要求它们生成一系列连贯的图像如漫画，可能表现就差点意思了。
近些年，短视频、直播等线上娱乐方式快速发展，直接拉动了旅游、电商、影视创作等行业新风潮；而要呈现出一段好的视频效果，不仅仅考验好的拍摄技法，后期处理也是重中之重。以视频字幕为例，有字幕的视频总能“一气呵成”的顺畅看完，而无字幕的，总令人觉得缺失了一种味道。事实上，纯手工添加字幕，也费时费力，面对较大时长与批量化字幕处理的，多少有些苦不堪言，那有没有更智能化的方式呢？
NLP模型规模快速增长，正如OpenAI的LLM发展所示，从GPT-2的15亿参数到GPT-3的1750亿（Brown et al., 2020），再到GPT-4的超一万亿，这引起了越来越多的关注。这一趋势需要更多的数据和计算能力，导致更高的碳排放，并为资源较少的研究行人带来重大障碍。作为回应，该领域正在转向如检索增强生成等方法，该方法将外部非参数的世界知识融入到预训练的语言模型中，无需将所有信息直接编码到模型的参数中。然而，这种策略在视觉-语言模型（VLMs）中尚未广泛应用，这些模型处理图像和文本数据，通常更加资源密集型。此外，VLMs通常依赖如LAION-5B 这样的大规模数据集，通过检索增强提供了显著提升性能的机会。
作为一个严重单线程的人类，上课给PPT拍照的时候，就完全记不住台上在讲什么。不给课件的老师，真让人头秃。
Warning: 仅适用于文件名即字幕本体，按音频时常平均拆分来生成字幕，其他情况不适合。
借助AI工具，不仅可以提高我们工作生活的质量和效率，还可以将我们的一些想法落地，实现我们的一些小愿望~~
有时候我们需要从YouTube上面下载英文视频，但是如果只有视频，而没有字幕的话，很难看懂视频内容。因此一般我们需要把英文字幕和中文字幕两种一起下载下来，这样方便学习和观看。那么如何从YouTube上面下载中文和英文双语字幕呢？可以试试Gihosoft TubeGet软件，各种语言的字幕都可以保存下载，如果有需要的话，也可以将字幕和视频合并成一个文件，非常的方便。下面我们一起来看下操作方法。
许多深度学习框架和架构被研究人员用于不同的应用程序。近年来，在各种计算机视觉任务中取得了一系列的突破性的成果。深度学习对图像处理产生了令人印象深刻的影响。
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
这就是Facebook、哥伦比亚大学等大学的新研究，共同开发了一个框架——Vx2Text。
在本文中，作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式，即开放式视频字幕，它在视频内容相关句子的提示下生成描述，而不限于视频本身。
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛)，日前圆满结束了。 本次竞赛由Tencent OCR & ASR Oteam 联合华南理工、华中科技大学、联想等依托于计算机国际学术顶会ICPR举办，吸引了376位来自各大高校和企业的参赛者报名，26支队伍，提交次数高达932次。 大赛聚焦多模态字幕识别，希望推动字幕识别技术的准确性和应用性的进一步提升，弥补该技术领域的空白，并为学术界和业界创造交流机会 01 赛事背景 伴随着短视频、网络直
选自Google blog 作者：Sourish Chaudhuri 机器之心编译 音频（audio）对于我们对世界的感知的影响的巨大自然不言而喻。语音（speech）显然是人们最熟悉的通信方式之一，但环境声音（sound）也能传达很多重要的信息。我们可以本能地响应这些背景声音所创造的语境，比如被突然出现的喧闹而吓到、使用音乐作为一种叙述元素或者在情景喜剧中将笑声用作一种观众提示。 自 2009 年以来，YouTube 就开始为视频提供自动生成的字幕了，而这主要是专注于语音转录以使 YouTube 上托管的
获取Q_Chameleon 1.1.5.zxp软件，也需要相关配套软件aescripts + aeplugins zxp installer (setup)
嘿！你知道吗，盲人和视力受损者经常会遇到一些挑战，这些挑战使他们难以独立生活和参与社会。但是，由于机器学习的奇妙之处，我们现在有一些非常酷的辅助技术，可以帮助他们。例如，这位小哥，开发了一种设备，利用图像字幕和文本转语音技术，为那些最需要帮助的人提供帮助。
多模态学习近期在大型语言模型的推动下，已经在图像文本对话和文本到图像生成任务上取得了进展。这激发了向视频理解和生成任务的转向，允许用户在视频和语言模态间进行交互。因此，桥接前述模态的详细且高保真的视频标题对于推进该领域的发展至关重要。
我们在感知外部世界的过程中，声音（audio）起到了极大的作用。在这里，我们把声音分解为两类，一类是语音（speech），另一类是环境音（sound）。人们会本能地对环境音做出反应，比如会被突如其来的骚动所惊吓，或被情景喜剧中的背景笑声所感染。 而影音网站界的翘楚——YouTube 也深知音频的重要性。自2009年起，他们就开始让视频自动生成字幕。如今，这一功能又有了升级版——AI科技评论了解到，谷歌于昨日（3月23日）宣布，将为YouTube视频中的自动字幕增加音效信息，使人们拥有更丰富的视听体验。
在预训练之后是一个微调阶段，利用少量高分辨率样本进一步提高检测性能。借助这些有效的设计，DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能，例如，作者的Swin-T Backbone 模型在LVIS minival基准上取得了显著的47.0零样本固定AP，分别优于GLIPv2、GroundingDINO和DetCLIPv2 18.0/19.6/6.6 AP。DetCLIPv3在VG数据集上的密集字幕任务也取得了先进的19.7 AP，展示了其强大的生成能力。
继Sora官宣之后，多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来，LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力，文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已，抱有期待。
前不久我介绍了通过视频生成字幕的技术原理（博客、B站），我现在把这个功能打包成一个易于操作的界面，如下图所属：
项目地址： https://github.com/ddean2009/MoneyPrinterPlus
大家好，我是来自美摄科技公司的刘路伟，这次与大家分享的主题是美摄SDK如何帮助客户打造完善的音视频解决方案。我会分为两个部分来讲解，一个就是美摄能够做到什么事情；二是从技术层面如何实现这些事情。
1.Guiding Image Captioning Models Toward More Specific Captions(ICCV 2023)
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
当你不得不啃一个无内嵌字幕的生肉视频，而又急需中文翻译支持，无非就是四种情况摆在面前：
1.CAD-Estate: Large-scale CAD Model Annotation in RGB Videos(ICCV 2023)
出于某些不可告人的特殊原因，我需要得到某个B站视频的 「 字幕 」，自己手动记录字幕实在过于繁琐，每几秒都会有字幕不断地更新，一个1小时的视频字幕的收集便是一个浩大的工程~
几天前，OpenAI官方账号发布了第一支由Sora制作的MV——Worldweight，引全网围观。
视频段落字幕（Video paragraph captioning）的目的是在未修剪的视频中描述多个事件。现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题。这种二阶段的方式使生成的段落的质量高度依赖于事件建议（event proposal）检测的准确性，然而事件建议检测也是一项具有挑战性的任务。
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，其中的语音合成和语音识别部分需要借助于一些第三发云厂商的语音服务。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即<start>）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择使用哪个单词。然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即<STOP>）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型，并使用解码算法选择单词。
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