OpenAI 发布的视频生成模型 Sora(https://openai.com/sora)，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920 ，生成能力远超此前只能生成 25 帧 576x1024 图像的顶尖视频生成模型 Stable Video Diffusion。
关于视频流媒体服务器的录像，一直是一个必备需求，有的录像可以供用户直接观看，有的不作为对外开放的观看入口，不管怎么说，如果安装流媒体视频监控系统，录像的存储是一定要保证的。
在 AI 绘画领域，阿里提出的 Composer 和斯坦福提出的基于 Stable diffusion 的 ControlNet 引领了可控图像生成的理论发展。但是，业界在可控视频生成上的探索依旧处于相对空白的状态。
近来，尽管文本引导的视频编辑工作已取得了不错的进展，但时间维度的视频动作编辑依然是颇具挑战的。本工作提出了UniEdit，一个同时支持外观和动作编辑的零训练框架。UniEdit借助预训练文生视频模型，并采取先反转后编辑（inversion-then-generation）的框架。
本文分享 CVPR 2022 论文『BEVT: BERT Pretraining of Video Transformers』，复旦&微软提出 Video 版本 BERT，在多个视频数据集上SOTA！
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随着 Sora 的爆火，人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。
为了实现卓越的空间视频效果，空间视频采用了MV-HEVC（Multiview HighEfficiency Video Coding）视频编码标准，传输方案选择了标准的fMP4 in HLS。为了满足潜在的客户对空间视频的需求，腾讯云MPS也迅速打通了从MV-HEVC编码、ISOBMFF（ISO Base Media File Format）容器封装到HLS分发至Vision Pro上播放的完整链路。下面就让我们一起看下腾讯云MPS是如何支持空间视频的。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与新加坡国立大学提出高效的 MLP（多层感知机模型）视频主干网络，用于解决极具挑战性的视频时空建模问题。该方法仅用简单的全连接层来处理视频数据，提高效率的同时有效学习了视频中细粒度的特征，进而提升了视频主干网络框架的精度。此外，将此网络适配到图像域（图像分类分割），也取得了具有竞争力的结果。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.12527 GitHub链接：https://github.com/MTLab/MorphM
本篇文章介绍上海交通大学 BCMI 实验室在AAAI 2020 上的一项工作，A Proposal-based Approach for Activity Image-to-Video Retrieval。
随着互联网基础设施建设的不断完善和发展，带宽的不断提速，尤其是光纤入户、4G/5G/NB-IoT各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多，尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展，使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视，简简单单的视频直播、视频会议、语音播报已经越来越不符合商业规律。而在传统视频监控、视频会议行业里面，互联网思维、架构和技术完全可以成功引入，尤其是在移动互联网、物联网、深度学习、智能分析、云端组网方面的融合技术，完全能够满足新形势下的各种行业的终端智能化的需要。
前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数据中进行联合训
2.扩散模型与Diffusion Transformer，组合成强大的信息提取器 OpenAI讲Sora是一个Diffusion Transformer，这来自伯克利学者的工作Diffusion Transformer (摘取大佬原文https://blog.csdn.net/qq_44681809/article/details/135531494)：“采用Transformer的可扩展扩散模型 Scalable diffusion models with transformers”[2]，整体架构如下：
• 全新的360度空间音频编码和渲染技术，使得空间化的音频在从编辑者到用户的整个处理过程中，都能保持高质量。这一技术有望首次实现大规模商用。
TimeSformer 是首个完全基于 Transformer 的视频架构。近年来，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域中许多应用的主导方法，包括机器翻译、通用语言理解等。
大家好，我是刘文。目前负责微博客户端播放器的研发。今天我演讲的主题是微博HDR视频的落地实践。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 扩散模型最近是真的有点火。 前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。 和图像生成一样，初次尝试，它居然就表现出了不俗的性能。 比如输入“fireworks”，就能生成这样的效果： 满屏烟花盛放，肉眼看上去简直可以说是以假乱真了。 为了让生成视频更长、分辨率更高，作者还在这个扩散模型中引入了一种全新的采样方法。 最终，该模型在无条件视频生成任务中达到全新SOTA。 一起来看。 由图像扩散模型扩
编者按：空间音频（Spatial Audio）在影院、游戏、虚拟现实、舞台录音等场景中得到了广泛的应用，它提供给用户更加接近于真实的听觉感受。空间音频的实现方式有多种，常见的有基于心理声学原理、基于物理声场的重构、和基于双耳音频的精确重放。在人与人的交流沟通场景中，人的双耳听觉对于在嘈杂环境下语音信息的提取和理解起到关键的作用，对提升交互体验和提升有非常大的帮助，但是到目前为止空间音频在远程视频会议沟通场景中的应用还非常少。本次LiveVideoStackCon 2022 上海站邀请到了广州迈聆信息科技有限公司的的李勤老师，一起探讨空间音频在视频会议场景中应用的技术挑战和实现方式。从系统的角度探讨如何在视频会议中提供给用户更好的听觉体验。
里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读9分钟扩散模型正在不断地「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数
RTSP协议视频平台EasyNVR的视频广场是显示快照的地方，能够直观展示视频直播的状态。近期有个智慧园区的现场反馈一个问题，就是EasyNVR的快照不更新了（现场使用的是3.3.1的旧版本），播放也经常播不出来，截图如下：
📷 本文来自 Juphoon CTO/VP 钱晓炯在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中钱老师介绍了实时视频通信质量评价相关探索实践以及如何根据
机器之心专栏 机器之心编辑部 复旦大学、微软 Cloud+AI 的研究者将视频表征学习解耦为空间信息表征学习和时间动态信息表征学习，提出了首个视频 Transformer 的 BERT 预训练方法 BEVT。该研究已被 CVPR 2022 接收。 在自然语言处理领域，采用掩码预测方式的 BERT 预训练助力 Transformer 在各项任务上取得了巨大成功。近期，因为 Transformer 在图像识别、物体检测、语义分割等多个计算机视觉任务上取得的显著进展，研究人员尝试将掩码预测预训练引入到图像领域，通
传统的混合视频编码框架和现有的基于深度学习的视频压缩（DLVC）方法都遵循相同的视频压缩方法，通过设计各种模块来减少空间和时间冗余。它们使用同一帧或相邻帧中的相邻像素作为参考来导出帧内或帧间预测值。由于视频序列是以高帧率（例如30fps或60fps）捕获的，因此同一场景可能出现在时域中高度相关的数百个帧中。然而，现有的压缩策略并不能很好地去除块级或帧级预测中的场景冗余。
过去几年来，扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务：视频生成。近日，OpenAI 安全系统（Safety Systems）负责人 Lilian Weng 写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。
OpenAI Sora文生视频模型一经亮相再次沸腾了整个AI 圈，也是ChatGPT掀起GenAI热潮时隔一年后，OpenAI再次史诗级的更新。随后，OpenAI公布的技术综述[文献1]： 视频生成模型作为世界模拟器，更是充分展现了其勃勃雄心，这无疑为AI领域注入了新的活力与期待。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 扩散模型最近是真的有点火。 前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。 和图像生成一样，初次尝试，它居然就表现出了不俗的性能。 比如输入“fireworks”，就能生成这样的效果： 满屏烟花盛放，肉眼看上去简直可以说是以假乱真了。 为了让生成视频更长、分辨率更高，作者还在这个扩散模型中引入了一种全新的采样方法。 最终，该模型在无条件视频生成任务中达到全新SOTA。 一起来看。 由图像扩散模型扩展而成 这个扩散
今天给大侠带来《基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计》，作者：吴连慧，周建江，夏伟杰 南京航空航天大学 电子信息工程学院，南京 210016，话不多说，上货。
AI视频技术的发展历程可以追溯到2022年，当时初创公司Runway在这一领域取得了显著成就，其技术甚至被用于热门科幻电影《瞬息全宇宙》的视频编辑。此后，AI视频技术经历了快速的发展，Runway、Pika、Meta（Emu Video）等公司纷纷加入竞争。然而，早期的AI视频通常存在一些限制，如视频长度有限（通常只有几秒钟），场景逼真度不足，元素突然出现或消失，以及运动不连贯等问题，这些问题使得视频内容容易被识别为AI生成。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/416704427
大家好，本次我分享的主题是5G时代的互动视频——探索从平面到三维视频信息表达的新可能。
该文是讲述如何通过布隆过滤器、MurmurHash和布隆过滤器以及图片主色调提取算法等技术手段，在NOW直播发现页瀑布流中实现短视频列表去重、视频内容相似度匹配、视频封面图替换、以及根据用户观看记录推荐相似视频等功能。其中，布隆过滤器可以用于判断元素是否存在于集合中，MurmurHash可以用于快速定位元素在集合中的位置，图片主色调提取算法可以用于提取图片的主色调，实现短视频封面图替换功能。
论文题目：Video-based Person Re-identification with Spatial and Temporal Memory Networks
随着互联网时代的飞速发展，短视频领域的火爆也同时涌现了很多的AI短视频生成技术，要说目前最火的文字生成视频技术，Sora技术肯定是其中最热门技术之一。Sora出场就直接达到了60秒的最大视频时长，并且生成的视频质量几乎可以媲美影视级的效果。Sora技术对于短视频的制作行业的影响显而易见。所以了解Sora并熟练使用它对于从事短视频行业的朋友们来说是非常重要的。今天主要带大家来了解一下Sora技术的原理，给大家比较深入的分享一下Sora技术的神秘面纱。
在视频处理中，我们经常会用到不同的色彩空间：非线性RGB，线性 RGB，YUV，XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢？为什么在 FFMpeg 中会有 color_space，color_transfer，color_primaries 等一系列的颜色属性呢？这些术语之间究竟隐藏着什么秘密？
在深度学习革命之前，传统的图像生成技术依赖于基于手工创建特征的纹理合成和纹理映射等方法。这些方法在生成复杂而生动的图像方面能力有限。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 美图悄然上线了一款短视频应用，目前已经在App Store和坊间蹿红。 简单来说，这款名为PartyNow的短视频App，在手机上就能给短
随着 Sora 的成功发布，视频 DiT 模型得到了大量的关注和讨论。设计稳定的超大规模神经网络一直是视觉生成领域的研究重点。DiT [1] 的成功为图像生成的规模化提供了可能性。
看到Imagen这个字眼，那不是前阵子很火的文本图像生成圈的一个模型吗？这不，谷歌在10月份基于这个模型的基础上，发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。
论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「全景视频超分」，即可直接下载。
本文主要介绍我们被ICCV-2021会议录用为Oral Presentation的一篇文章：Adaptive Focus for Efficient Video Recognition。代码和预训练模型已经在Github上面放出，欢迎大家试用和吐槽。
机器之心报道 编辑：杜伟 在生成式 AI 盛行的今天，英伟达在文本生成视频领域更进了一步，实现了更高分辨率、更长时间。 要说现阶段谁是 AI 领域的「当红辣子鸡」？生成式 AI 舍我其谁。包括 ChatGPT 等对话式 AI 聊天应用、Stable Diffusion 等 AI 绘画神器在内，生成式 AI 展示的效果深深地抓住了人们的眼球。 我们以图像生成模型为例，得益于底层建模技术最近的突破，它们收获了前所未有的关注。如今，最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型（dif
深度生成模型的最新进展表明，它们有望在各个领域合成高质量、逼真的样本，例如图像、音频、3D 场景 、自然语言等。作为下一步，一些作品已经积极关注更具挑战性的视频合成任务。与其他领域的成功相比，由于视频的高维性和复杂性，在高分辨率帧中包含复杂的时空动态，因此生成质量与真实世界的视频相去甚远。
在视频Transformer中，时间维度通常与两个空间维度（W和H）的处理方式相同。然而，在对象或摄影机可以移动的场景中，在第t帧中的一个位置处的物体可能与在第t+k帧中的该位置的内容完全无关。因此，应该对这些时间相关性对应进行建模，以便于了解动态场景。
Sora模型是OpenAI最近推出的一种视频生成系统，它采用了先进的技术来将文本转化为逼真的视频内容。反正这几天就一直在研究Sora的原理，想了解为什么它可以打爆其他视频大模型。以下是我整理的Sora和其他视频模型的对比。
视频监控TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。视频监控汇聚平台EasyCVR支持多种播放协议，包括：HLS、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、WebRTC、RTSP、RTMP，并且支持对外分享。
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