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webSite/content/blog/ai電視台-1.md

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+title = "AI如何改變電視台製作？"
+date = "2021-12-15T13:39:46+02:00"
+tags = ["ai"]
+categories = ["ai"]
+banner = "https://www.designbombs.com/wp-content/uploads/2017/02/make-a-website-1280x720.jpg"
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+人工智能 (AI) 和機器學習的進步為廣播公司提供了更好地報導現場活動的方法。這種解決問題的技術正在學習創建一系列對觀眾來說看起來很自然的現場錄製鏡頭，AI電視台的未來還有許多發展的空間。事實證明，這種人工智能對於搜索大量新聞故事數據也很有用。它還可用於增強視聽障礙觀眾的體驗。
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+### 單機外播
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+有些人可能會擔心人工智能係統正在取代人類船員。事實上，該技術目前正被用於覆蓋原本不會被廣播的事件。英國廣播公司（BBC）最近對此事進行了研究（AI in Production）。這利用了超高分辨率 (UHD) 靜態攝像機來模擬兩個或三個攝像機設置。
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+這些攝像機記錄的 4K 分辨率遠高於廣播所需的分辨率。這意味著可以在製作過程中通過簡單地裁剪素材來製作不同的作品。
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+使用這些低成本的靜態攝像機可以讓單人工作人員覆蓋較小的現場活動。它還允許外部廣播團隊覆蓋更多的地點。包括那些不會促進更大設置的那些。可以實時製作不同的構圖和裁剪，甚至可以現場直播鏡頭。
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+### 自動取景和排序
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+AI 正在與這些 UHD 靜態攝像機結合使用。這允許它自動化所需的作物和來自飼料的鏡頭序列。
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+該系統使用基本的構圖規則來構圖，這是攝影機操作員的第二天性。它還採用人臉檢測技術來識別主體。然後可以學習選擇寬幅、中幅和特寫的構圖，以適應拍攝對象及其周圍環境。
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+可以教人工智能係統將這些鏡頭放入觀眾感覺自然的序列中。這需要係統考慮每個鏡頭的長度以及對象何時說話。觀眾或其他對象的任何反應都會被考慮在內。
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+在與人類操作員並行執行的測試中，該系統缺乏經驗豐富的攝像機操作員的精細點。然而，結果仍然令人印象深刻，人工智能仍在完善中。破壞畫面邊緣的干擾元素或令人不舒服的剪裁是相機操作員應該避免的事情。但是，如果沒有針對 AI 的特定規則，它就不知道要注意它們。
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+### 人工智能現場製作的工作場所
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+目前，人工智能技術還不夠精細，無法用於高產值輸出。但它確實提供了預算廣播的潛力。虛擬的多攝像機設置可以取代廉價的單攝像機廣播。
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+這將有利於小組討論、視頻博主和其他直播，應用於AI電視台中。稍加改進後，這項技術可用於現場表演，例如喜劇、音樂甚至體育報導。
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+### 使用 AI 查找新聞
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+日本廣播公司（NHK）開發的智能製作系統。這旨在結合社交媒體和環境監測系統來報導具有新聞價值的情況。
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+該系統被教導尋找劃分為一系列不同新聞類別的某些單詞和短語，進而產生相關新聞片段內容。然後將它們分組以允許製作團隊查看高頻報告。該系統還可以監控來自政府系統的水位，以發出大雨和洪水警報。這即是AI電視台的起點。
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+### 先進的面部和語音識別
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+人臉檢測系統被用於幫助對各種電視節目中的演員進行編目。人工智能的進步可以實現更好的識別，即使是在光線不足或角度模糊的情況下也很難識別。
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+語音識別對於新聞文章的編目也很有用。該軟件目前能夠自動轉錄常規廣播語音。然而，它仍然在一些採訪中遇到問題，在這些採訪中，主題可能說得更快或更不清晰。
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+### 用於音頻和視障人士的 AI
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+可以使用人工智能為視障人士的體育廣播等直播節目創建自動音頻描述，AI電視台因此可以造福更多對象。這會生成伴隨音頻廣播的遊戲進度腳本。
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+該技術還可用於使用語音合成器為廣播或電視創建體育的音頻評論。這可用於體育和新聞報導，可以輕鬆生成事實和統計數據。語音合成技術正在迅速改進，現在可以實現自然的語音音調。
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+計算機生成的手語也可以作為顯示廣播信息的一種方式。CG 動畫角色現在可以將內容轉變成手語，而不是現場簽名者。
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+### 人工智能在廣播中的其他用途
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+人工智能和機器學習在廣播中的用途不斷擴大，以增強用戶體驗。人工智能技術甚至被用來加速黑白鏡頭的重新著色過程。它使用來自相似幀的存檔材料和顏色信息。這使得可以將 5 秒的膠片著色時間從 30 分鐘減少到 30 秒。

webSite/content/blog/ai電視台-2.md

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+title = "AI與機器學習對電視製作和播出的影響？"
+date = "2021-12-15T13:39:46+02:00"
+tags = ["ai"]
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+banner = "https://www.designbombs.com/wp-content/uploads/2017/02/make-a-website-1280x720.jpg"
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+### 將大數據轉化為實時可行的分析
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+VionLabs 的情感指紋 API 使用計算機視覺和機器學習來生成情感數據。
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+**渥太華——**趨勢警報：人工智能/機器學習 (AI/ML) 正在成為整個電視製作/播出過程中不可或缺的一部分。
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+“人工智能/機器學習正在轉向為廣播公司和內容製作商提供巨大價值，AI電視台的形成指日可待，”位於弗吉尼亞州麥克萊恩的實時視頻分析市場研究員 IdenTV 的聯合創始人兼首席運營官 Amro Shihadah 說。“人工智能/機器學習通過將大數據從成本中心和不透明的結構化/非結構化數據集轉換為實時可操作的分析和大數據搜索和召回工具，創造更好的用戶體驗並從新內容中產生收入來實現這一目標分銷渠道。”
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+廣播顧問加里奧爾森剛剛發布了他的書“規劃和設計 IP 廣播設施——一個新的難題”的第二版，他說這項技術已經出現在生產鏈的各個元素中，預計擴大其足跡。
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+“我認為 AI/ML 將在 2020 年出現在編輯、圖形和媒體管理產品中，”奧爾森說。隨著時間的推移，“看看哪些供應商聲稱他們的產品具有人工智能或機器學習將會很有趣。”
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+許多主要的廣播公司和電視工作室都擁有龐大的圖書館，可供直接面向消費者的在線銷售。挑戰在於確定這些節目中哪些會吸引現代消費者以及出於何種原因，而無需讓員工實時觀看所有節目。
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+據該公司稱，Prime Focus Technologies 的 CLEAR Vision Cloud 擁有一個基於雲的 AI 引擎，可以在多個搜索變量中以“創紀錄的時間”完成這項工作。
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+PFT 人工智能和機器學習副總裁 Muralidhar Sridhar 說：“可能有一個人工智能引擎可以識別視頻中的人臉。” “另一個人可能會看到標誌性的聲音，'比如說，一個人在水里濺水'，而第三個人則在尋找不同的物體。最棒的是，我們的 AI 可以實時完成人類需要數小時才能查看一段內容的工作。”
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+Primestream 的產品開發總監 Alan Dabul 表示，Primestream 的 Xchange 平台使用 AI/ML 為其內容髮現工具提供動力，在此過程中提供了廣泛的搜索選項。
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+“你不僅可以將搜索範圍縮小到特朗普總統，還可以縮小到他談論稅收的那些具體片段，”他說。“然後你可以將搜索範圍進一步縮小到他在辦公室環境中談論稅收的時候，然後看看當時誰和總統在一起。”
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+體育和現場活動
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+考慮到必須即時創建多少內容，體育和其他現場活動是廣播公司最勞動密集型的製作之一。Tedia 的 SMARTLIVE 元數據引擎使用 AI/ML 來自動化與這些作品相關的媒體管理任務；包括元數據標記、自動剪輯創建和現場活動期間向數字平台和社交媒體分發。SMARTLIVE 還可以管理多場地饋送並支持多個即時內容搜索，以將檔案素材集成到現場廣播中。
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+Tedial 產品副總裁 Jerome Wauthoz 表示：“SMARTLIVE 允許製作團隊使用相同的預算和相同的團隊創建更多內容，從而增加粉絲參與度和額外收入。“SMARTLIVE 還直接連接到現有的生產環境，因此我們的客戶可以使用他們當前的基礎架構來攝取、編輯和交付內容；不需要額外的投資。”
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+字幕和翻譯
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+AI電視台的其中內容部份，必然少不了字幕製作及翻譯，AI/ML 獲得關注的另一個勞動密集型領域是多語言字幕。使用語音到測試 AI 系統，供應商可以從內容的音頻中自動生成文本字幕，並在同一數據流中以多種語言提供它們。
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+IBM Watson Media 高級產品經理 Brandon Sullivan 表示：“這些算法經過訓練，可以實時從數據中學習，吸收當地術語和方言以獲得最佳字幕體驗。” “隨著人工智能和機器學習訓練能力的提高，當地方言、地名和具體名稱，以及個別說話者的聲音都將被準確捕捉。在未來，這不僅會改變隱藏式字幕，還會改變自動翻譯、視頻索引等。”
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+廣告
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+字幕和口型同步是兩種 AI/ML 技術，作為 Interra Systems 的視頻質量控制平台 BATON 的一部分。“借助 AI/ML，您可以提高字幕的準確性和速度，這是一個資源密集型、耗時的過程，”位於矽谷的視頻質量控制和監控提供商的產品管理副總裁 Anupama Anantharaman 說技術。“它在檢測‘口型同步’方面也特別有效；屏幕上嘴唇的運動與所說的內容之間的對齊。”
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+Telestream 的 Telestream Cloud 包括字幕作為其許多基於雲的 AI/ML 產品；據該公司的雲產品經理 Remi Fourreau 稱，其他問題是針對多個交付平台的視頻轉碼和質量/合規性檢查。
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+“我們使用許多基於雲的提供商的語音到文本功能來生成多種語言的準確字幕和字幕，”Fourreau 說。“這是人工智能/機器學習在準確高效地完成任務方面真正發揮作用的領域。”
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+ENCO 的 enCaption4 平台為直播和預先錄製的電視內容實時提供自動隱藏式字幕，並將人工智能驅動的機器學習與神經網絡語音到文本引擎相結合。除了通過 AI 教授獨特單詞的新聞編輯室摘要導入之外，enCaption4 還可以教授特殊單詞，例如主持人和演員姓名以及本地和區域術語。其他 AI 驅動的增強功能改進了標點符號和大寫的字幕。
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+“enCaption 可以準確地拼寫從攝取的列表和腳本中學到的不尋常的單詞，而無需為每個說話者創建語音模式配置文件，”ENCO 總裁 Ken Frommert 說。“這對於新聞操作自動化和字幕來自各種主播、記者、氣象學家和演播室客人的演講來說是一個重要的好處。”
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+壓縮
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+視頻壓縮一直是數據速率降低和視頻質量之間的平衡。通過 VOS360 直播平台等基於 AI 和 ML 的雲解決方案，Harmonic 旨在更有效地實現這種平衡。 
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+“我們的 PURE 壓縮引擎使用 AI/ML 來改進管理視頻壓縮的算法，”高級產品營銷經理 Jean-Louis Diascorn 說，他領導 Harmonic 的 AI/ML 視頻壓縮進步。“與使用人類工程師相比，使用 AI/ML 實現這些改進要快得多。我們繼續在去年 NAB BEITC 上展示的工作取得進展，現在的目標是解決密度方面的問題。” 
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+推薦引擎
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+廣告
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+亞馬遜、Netflix 和 YouTube 等流媒體服務使用支持 AI/ML 的推薦引擎來挖掘觀眾當前的內容選擇，並使用他們發現的內容推薦可能感興趣的類似節目。Vionlabs 的支持 AI/ML 的內容髮現平台旨在幫助廣播公司評估他們自己的內容庫，專注並提高他們的在線直接面向消費者的銷售。
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+“高質量的數據可以幫助廣播公司更多地了解他們的內容，並在整個內容週期中做出更明智的決策，”這家瑞典視頻發現技術提供商的首席執行官馬庫斯·伯格斯特倫 (Marcus Bergström) 說。“這方面的一個例子是內容推薦，讓廣播公司更深入地了解成功的節目如何吸引觀眾。它還可以幫助他們自動遵守流域後內容的法規。”
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+上個月，該公司推出了“情感指紋 API”，以幫助媒體公司根據 AI 生成的視頻數據和見解做出更好的決策。據該公司稱，情感指紋 API 使用計算機視覺和機器學習來生成情感數據，根據 Vionlabs 的推薦創建獨特的個人觀眾體驗。
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+情感指紋 API 已被開髮用於測量視頻篩選過程中的數千個因素，包括顏色、節奏、音頻和對象識別，以便逐幀生成代表內容情感結構的 AI 衍生指紋。
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+有限制
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+支持 AI/ML 的系統現在在電視製作/播出流中扮演著許多角色。但他們不能做所有事情；至少現在還沒有。
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+Anantharaman 說：“要使機器學習工具有效工作，您需要不斷微調模型並需要大量準備好的數據。” “將會出現需要人工干預的具有挑戰性的情況。然而，對於大多數內容，AI/ML 可以提供極高的準確性。”

webSite/content/blog/ai電視台-3.md

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+title = "AI對電視及影視的影響？"
+date = "2021-12-15T13:39:46+02:00"
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+人工智能正在對大多數行業產生重大影響，我們也不例外。閱讀 AI 在 2018 年改變視頻和電視的 5 種方式。
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+到目前為止，我們去年最受歡迎的貼文是“人工智能正在改變當今視頻和電視的 5 種方式”。所以，我們決定在 2018 年更新它。
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+谷歌助理
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+也許當今人工智能在視頻和電視中應用最廣泛的應用是谷歌助手。谷歌智能助理可在 Android TV 以及大量其他設備上使用，讓您可以使用語音命令來播放您喜歡的節目、獲得各種問題的答案以及控制您的家，甚至形成AI無人電視台。
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+例如，您可以使用“顯示天氣”和“明天會下雨”等語音命令來查看天氣。如果你在家中連接了參與的智能設備，你可以命令谷歌助手“調暗燈光”或“調高溫度”。
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+借助 Google 助理，您現在可以放棄遙控器並使用語音命令來“在 Netflix 上回放_未來_”、“暫停”、“倒帶”和“調高音量”。很酷。但是，您的遙控器是否真的注定要成為過去式，還有待觀察。
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+當我們使用 Google Assistant 來幫助我們尋找內容時，它變得更有趣，而且可能真正有用。因此，與其僅限於 Netflix 或 Hulu 自己的推薦引擎（在我們之前的文章中有更多介紹），我們可以要求谷歌“向我展示更多由_Elisabeth Moss_主演的電視節目”，從而生成完整的電視節目列表，而不僅僅是那些例如，在 Netflix 上（在這種情況下，明顯的遺漏是 _《使女的故事》_）。  
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+實時場景和視頻識別技術
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+海信比谷歌走得更遠，今年在北京推出了新一代人工智能（AI）電視系統“VIDAA-AI”。
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+海信與中國人工智能初創公司 Yi+ 合作，專門開髮用於內容營銷的機器視覺技術。是的，你沒有看錯。他們不僅提供了一個人工智能助手，很像谷歌助手，而且他們提出了一個基於實時對象識別的智能廣告平台！
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+該系統真正令人印象深刻的是，它可以根據語音描述自動查找視頻內容的特定部分。不僅如此，它還可以通過算法生成短片。非常適合展示您自己的定制運動亮點。
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+例如，你正在看你最喜歡的電視節目，你會想，'_那件衣服很酷。我想要一個這樣的'_。但現在你已經轉移到了不同​​的場景。所以，你說“給我看多洛雷斯紅裙子的場景”，然後播放器帶你到那個場景。但不僅如此；up 以增強現實風格彈出這件衣服（或類似的衣服），購買信息就在屏幕上！
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+如何？Yi+表示，該系統會分析和識別物體、演員和場景。根據場景類別，為視頻分配相關的廣告空間，並貼上合適的廣告標籤。廣告商可以（當然要收費）展示與標籤相關的產品或服務。
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+目前尚不清楚這在實踐中如何運作——例如，您不希望在觀看您最喜歡的電視節目時在整個屏幕上彈出廣告。但是可以想像免費流媒體服務會彈出廣告，而付費服務只會按需顯示廣告。
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+作為系統自動生成短片的示例，假設您正在觀看一級方程式賽車，而您最喜歡的 F1 車手從最後一位回到領獎台位置，激動人心。您可以向電視發出語音命令，例如“向我展示 Max Verstappen 的所有超車動作”，瞧，電視播放您自己的運動集錦，只關注您要求的駕駛員。  
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+使用 AI 為新的 Flinstones 卡通製作動畫
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+當您從經典的 Hanna-Barbera 卡通片 The Flinstones 中輸入 AI 25.000 剪輯時，您會得到什麼？一種為您可以想到的任何隨機 Flinstones 場景設置動畫的方法，只需提供文本描述：
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+來自華盛頓大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校和通過訓練人工智能創造經典卡通的新劇集，讓我們所有最瘋狂的夢想成真。
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+有沒有想過“戴著紅帽子的弗雷德正在客廳裡走”或“貝蒂和威爾瑪在客廳裡談話”的場景會是什麼樣子。他們坐在沙發上輪流交談”？告訴這個 AI 模型，它會為您生成一個（不可否認的小故障）剪輯，向您展示（幾乎）您所要求的內容。
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+該系統在一組僅包含約 3 秒或 75 幀長的剪輯的集合上進行了訓練。如果您看過上面的視頻，您會發現製作的剪輯不會讓任何人誤以為他們正在觀看新劇集。不過，很明顯它“理解”了所問的問題。
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+隨著時間的推移，訓練和處理能力，這可能會導致未來辛普森一家的新劇集完全由人工智能動畫製作，只需告訴它“荷馬做了一些愚蠢的事情。瑪吉生氣了，但原諒了他”。實際上，他們現在可能就是這樣做的……  
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+使用 AI 提高圖像質量
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+我們看到了大量關於新 8K 電視的公告。但是，明顯缺乏可用的 8K 內容。三星正在通過使用人工智能和機器學習將所有視頻（無論原始質量或傳輸方式如何）升級到 8K 質量來解決這個問題。這項新技術在 2018 年拉斯維加斯國際消費電子展上展示在三星的 85 英寸 8K QLED 電視上。
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+電視自帶數據庫，預先分析了數百萬張圖像。在接收低質量圖像（SD、FHD、UHD/4K）時，電視選擇最佳濾波器，利用細節創建、降噪和邊緣恢復將低分辨率視頻轉換為高質量。
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+通過將圖像處理能力提高 64 倍，該技術可以提供高分辨率的自然圖像，而不會影響圖像的層次。新電視通過對圖像質量元素（例如黑色、泛光和亮度）進行分類，生成具有更豐富和更詳細對比度的圖像。
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+受益於人工智能的不僅僅是圖像。電視的聲音會即時自動優化，無需更改任何用戶設置。例如，在觀看足球比賽時，觀眾的歡呼聲會被放大，以增強觀眾對比賽的興奮度。或者，例如，在觀看音樂會時，低頻音頻得到增強，以幫助提供更真實的音樂會體驗。
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+考慮到 8K 對於很多人來說，超出了他們的視力，更不用說傳輸和存儲視頻的困難，關於 8K 是否可行的爭論仍然存在。無論如何，它們肯定會吸引那些想要最大、“最好”、最新和最智能電視的人。
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+三星表示，他們將在今年推出新的 8K 電視。  
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+人工智能驅動的視頻交付態勢感知
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+人工智能可用於自動識別質量下降、平台異常和其他需要注意的視頻交付情況。
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+這就是 Divitel 在視頻和電視中應用人工智能的方式——我們的視頻和電視。這個想法是，在任何問題變成嚴重問題之前，您都會收到警報，讓您有時間在問題變得嚴重之前做出反應。
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+它為視頻傳輸提供實時端到端事件流處理，從攝取一直到最終用戶設備或應用程序。
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+通過採用模式檢測、高級分析、智能警報和響應管理，您可以使用直觀、有用的儀表板和警報來增強分散的監控工具，這些儀表板和警報可添加上下文、原因和解決方案，從而確保快速響應、加快決策制定和幫助您同時做出這些關鍵決定。
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+自定義集成允許這些相同的見解通知全自動客戶服務聊天機器人，以及大大加快一線支持解決時間的工具。