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    全行业视频化时代的技术革新:开源后的 BMF,将为视频处理领域带来哪些影响?

    当前,全行业都在向视频化时代进行转变,视频应用在更多行业中将成为标配,相关数据显示,在 2022 年的报告中,Top 100 的 APP 中视频占比达到 69%。IDC 数据预测,到 2025 年整个视频投向数据总量将达到 72.7%,这个趋势可能带来两个较大挑战。首先,视频体量大、增长快对计算能力是一个巨大挑战。其次,用户需要更高清、更交互和更沉浸的体验,这些需求推动着视频技术的持续迭代和前进,比如近年来,沉浸式媒体方向持续加温,大模型技术正在突飞猛进,让我们看到 AI 技术能为视频应用赋能更大的空间。实现这些体验升级,在算法、交互技术、工程链路和架构方面都有很大的迭代和演进空间。

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    探秘 B 站多媒体实验室:B 站视频背后的AI黑科技是如何炼成的?

    快速发展的 AI 技术正在为千行百业带来越来越多可能性,以多媒体领域为例,AI 目前已经深层渗透到了内容生产、识别理解、处理增强、语音、检索、安全等诸多方面。在 B 站,不管你是看视频的用户还是发布作品的 UP 主,AI 在你的使用过程中几乎可以说无处不在。比如,你在 B 站上刷视频推荐瀑布流的时候,视频推荐页卡片封面的高能看点 GIF 动画,可能就是由大语言模型生产出来的;比如,已经有很多 UP 主在使用开箱即用的 AIGC 工具辅助内容创作;再比如,在用户所看到的视频画面里,利用 AI 算法嵌入了不可见的数字水印信息,以便于后续平台对视频归属权进行快速鉴别,等等。

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    深耕视听领域的匠人,如何看多媒体技术未来? | 专访上海交大宋利

    引言 点击查看正片精彩内容 20 世纪 80 年代,当多媒体技术诞生,一个全新的多媒体应用时代大幕徐徐开启。四十年间,一代代技术人不断投身多媒体事业,这其中有许多深耕该领域的匠心人,埋首研究并持续创新,引领和推动多媒体技术不断演进,蓬勃发展。 上海交通大学电子工程系教授、图像所副所长宋利老师便是这样一位一路见证多媒体技术起步和勃兴,深耕多媒体技术数十年,引领着高校教学和研究数字化前行的“匠心人”。在本期技术指针中,我们将跟随腾讯云 TVP、上海交通大学 电子工程系教授 图像所副所长 宋利老师,透过学者视角

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    MediaCodec基本原理及使用「建议收藏」

    MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口,它是Android低层多媒体架构的一部分,通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用,能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言,MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说,MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据:首先,客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器,待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区,同时收回客户端对输入缓存区的所有权;然后,客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理,待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程,直至编码器停止工作或者异常退出。

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    企业大数据如何起步:从小数据到大数据

    目前国内外关于大数据的谈论很多,大多是谈运营级别的,或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说,大数据跟他们有什么关系,或者说作为企业方怎样去参与,这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据,而是内部的一些小数据整合出现问题,或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的,是一个正常的生态,而不是瞬间变化的。大数据这个概念跟自媒体的概念类似,需要企

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