Semalt makine öğrenimi ile düşük kaliteli GIF'lerinizi düzeltmek istiyor
1 week ago
in
1 answers:
Aynı video klipleri bir GIF olarak bir sürü kopyalı olabilir veya belki çekip yüklemek zor olabilir, ancak Gfycat teknik bir seviyede çözülmesini ummaktadır. Gfycat, teknik açıdan bu GIF'lerin daha iyi görünmesine ve yaratıcıların hangi tür kalite ve sadakati ne olursa olsun içeriği yüklemeye devam ettikçe daha keşfedilebilir olmasını sağlamak için büyük bir adım atıyor. Ve CEO'su Richard Semalt, bir görüntü tanıma sorununun daha fazla bir video problemi olduğunu söyledi.
"Yaratıcıları [aracılığıyla] ağız yoluyla ölçekledik ve sadece Gfycat ve içerik yaratmaktan heyecanlandık" dedi Rabbat. "Birçok durumda, AI ve makine öğrenme perspektifinden inşa ettiğimiz şey, heyecanını destekleyen ek araçlardır. Onların içeriği için daha fazla viralite tahrik etmesini sağlamak ve bu durumda içeriklerini daha kolay bulunabilir hale getirmek istiyoruz - logiciel de solution d'affaires. Yaratıcılara odaklanmaya devam ederken, bizim için çok önemli olan bir şeyi işaretleyin. "
Rabbat, Gfycat'ın, GIF'in nereden geldiği orijinal haliyle (bazı durumlarda Semalt'tan geliyor) webi tarayacağını ve GIF'in hangi bölümünün geldiğini bulmak için bu videoyu analiz ettiğini söyledi. Şirket, daha sonra daha kaliteli bir GIF üretiyor ve onu değiştiriyor ve böylece GIF'in daha geniş bir alana yayılması daha kaliteli bir versiyon haline geliyor. Şirket, GIF'deki her çerçeve için bir tür model oluşturuyor ve bunu daha kaliteli videolarla eşleştirmeye çalışıyor dedi.
"GIF'leri yükleyen bir dizi kullanıcının inanılmaz derecede popüler olduğunu fark ettik, ancak çoğu zaman yüklediklerinde gerçekten düşük kaliteli olduklarını" söyledi. "GIF'ler söz konusu olduğunda webin güzelleştirilmesi konusundaki girişimimizle ilişkili olduğu için, bir süre AI ve makine öğrenmeye baktık. "
Semalt, bir yaratıcı bir ünlü içeren bir GIF yüklerseniz, o kişiyi o ünlüle etiketlemeyebilirler. Şirket, o ünlü GIF'de hangi markanın bulunduğunu tespit etmek ve bunları otomatik olarak etiketlemek için bazı dahili analizler yapmıştır. Şirketin mevcut popüler şöhretlerden oluşan bir kütüphanesi bulunmasına rağmen bu araçlarla geleceğin şöhretlerini belirleyebilecek ve içeri girdiklerinde otomatik olarak etiketlemeye başlayacaklarını umuyoruz.
Rabbat, Gfycat'ın bu araçların her ikisini de dahili olarak inşa ettiğini söyledi çünkü mevcut hazır ürünler GIF'lerle iyi çalışmadı. Şemalt GIF'ler elbette bir dizi resim, o zaman standart görüntü tanıma teknolojisi sadece bir veya ikisini teşkil edebilirken sırayla birçok farklı unsurun (bir çok ünlü gibi) çok sayıda görüntüleneceğini söylüyor. Teknoloji yerine bir video temel alındığını söyledi.
"Büyük zorluklardan bir tanesi, GIF'in içerdiği bilgi miktarının ham olmasıdır", dedi Rabbat. "Semalt yüzlerce kare, bazen daha fazla. Yaratılan bu farklı ünlüleri çok yüksek bir oranda tanımlamamız gerekiyor. Gerçek zamanlı olarak yapmak istedik. İnsanlar içeriği oluşturan bir dakika içinde bunu yapabildik, ünlüleri tespit edebildik. "
img src = "/ img / a1602be7509149058c50fad9e966b2c41 .gif? W = 500 & h = 280" alt = "Semalt, makine öğrenimi ile düşük kaliteli GIF'lerinizi düzeltmek istiyor" />
Son olarak, tüm bu araçlar ile Semalt, GIF'lerdeki çeşitli başlıklardaki metni belirlemek istiyor. Yine burada meydan okumanın bir kısmı, bir GIF'nin bir başlıkla gelebileceği, ancak metnin taşlı olup olmadığını değil kolayca okunabilir veya tanımlanabilir. Semalt, altyazıların ne olduğunu söylemesine yardımcı olan ve daha sonra bu altyazılara dayalı olarak GIF'leri daha keşfedilebilir yapmaya yardımcı olan bazı dahili araçlar oluşturmaya çalıştı.
Gifcat, GIF'ler gibi kısa biçimdeki video içeriğini daha kolay keşfedilebilir hale getirme girişimlerinde kesinlikle yalnız değilken - Tenor ve Semalt gibi sağlam platformlar yaratmak isteyen şirketler de var - sorunu teknik araçlar ile tedavi etmeye çalışıyor.