10大人工智能领域引领媒体行业的自动化

7.视频质量评估 -视频压缩对视频实现合理的传输速率至关重要。但是，压缩是有损的，会引入损伤和伪像等工件。视频质量评估一直是内容分发之前的关键过程，并且随着多通道分布而逐渐扩大。传统上采用两种标准方法，无论是单独使用还是联合使用都用于质量评估。通过播放内容和检查错误以及使用VQM，PSNR，MSE，SSIM等指标进行更加自动化的基于参考的评估，实现基于人工的可视化分析。虽然前者需要大量的人力，但后来在准确性，非实时性以及对参考模型的依赖方面面临挑战。人工智能和机器学习正在通过掌握基于非参考的视频质量评估来改变这一切。人工智能使用广泛的功能集和从错误模式中学习能够提供接近实时的质量评估。在视频工作流程中实现质量控制自动化的巨大潜力，并在缩短内容发布时间表方面带来无与伦比的效率

8.虚拟现实和增强现实 --AR / VR市场潜力巨大，但由于成本，内容成熟度和易用性方面的挑战，该技术在很大程度上表现不佳。虽然虚拟现实（VR）专注于创造360度身临其境的体验，但增强现实技术（AR）处理计算机图形元素与真实世界元素的叠加。对于很大一部分VR / AR应用程序和服务仍然非常粗糙，AI通过提高数据质量和决策制定来带来新的能源。人工智能帮助图像准确无误，更好地理解用户输入和意图，内容关联，情景化以及内容创作，为用户打造更加身临其境的体验

9.后期制作 -大量的创作过程基于定义的规则和技巧，因此可以通过机器学习算法掌握。人工智能系统可以自动进行剧情识别，场景选择，脚本等各种创作过程所需的地面工作。听说 摩根？去年9月发行的一部基于人工智能的科幻电影与电影主题本身有共同之处。电影预告片虽然由人工编辑完成，但由AI使用IBM Watson提出。在这里，沃森被训练从相似主题的预告片中学习，并选择电影中的关键场景，后来将它们缝合在一起制作最终预告片。一个很好的例子，AI可以选择场景，插入视觉效果，并建立一个令人信服的人类编辑像拖车。以下是AI进入的更多领域

对视频内容进行结构和语义分析，以帮助创建短片视频片段，用于新闻，视频分割以及用于粉丝参与的特殊兴趣内容。

脚本打样，内容清理，场景排序和电影编辑的第一通。给定一个脚本上下文，创建多个具有评分的场景表演供选择

在缓慢移动内容捕捉中进行视频浏览以创建仅供参考的内容

最近IBM与美国公开赛合作，通过认识重要比赛时刻来提供体育亮点。人工智能能够在体育和新闻中快速识别内容并聚合相关内容，这可以彻底改变体育和新闻报道的业务，因为它现在已经存在

10.内容制作

内容结构和基于对象的分析已经开启了人工智能协助实际内容开发的新途径。从屏幕上角色的行为，走动，谈话和所有可能的面部表情的细节中学习，AI系统可以创建虚拟表演。看到如何创造像真正的表演这样的生活真是令人惊讶 - 检查美国总统奥巴马的一个他从未给出的演讲剪辑，留下的想象力很少。人工智能在内容创作领域仍然在不断努力，并且在许多领域它可以使生产过程受益

通过学习流行名人的流行特征，表情，角色和风格，创建虚拟人物角色（仅限数字化身）

使动画电影中的计算机图形工作自动化，取代人为密集的角色动画，但效率更高

概要

人工智能和机器学习有潜力影响基于一系列规则的任何事情，以及机器可以建立和学习模式的地方。AI和ML技术有其自己尚未探索的领域和障碍，但是为实现更大的目标而定位，并承诺具有无与伦比的能力。随着金融服务，高科技和电信业迅速采用人工智能，媒体和娱乐行业在自动化工作流程方面也不甘落后。

（编辑：核心网）

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