杜克大学的一项研究(Video Generation from Text)显示,利用变分自编码器 (VAE)和生成式对抗网络的混合框架 (GAN)可以从文本创建影像。从研究本身看,能够实现理想的效果还需要一定的时间,但基于对影像内容的识别和理解,进而实现对视频内容的自动化处理和编辑已经成熟并得到广泛应用,如艾瑞在《中国商业智能研究报告2019》中列举的代表企业影谱科技,通过AI影像技术不仅可以大幅缩短内容制作时间,还可以有效降低制作成本,甚至可以对视频内容进行自动生产和编辑。例如,通过对视频人物、场景、运动轨迹等的分析,在视频中植入物体或其它元素,与原有视频内容形成无缝融合,为营销创意人员拓展了想象空间,并给视频的受众带来了全新的体验。
图:影谱科技通过智能影像生产技术自动生产内容
随着技术的发展,对于数据驱动的重视提上了新的日程,基于传统数据仓库和数据挖掘下的搜索引擎推荐、关联推荐等技术凸显出局限性,无法进一步提升营销转化。下一代的商业智能的标志为人工智能与大数据及RPA(机器人及流程自动化)等技术的融合运用,实现多维智能分析、预测和决策。根据咨询公司Econsultancy的一项全球研究,超过半数(55%)的企业营销决策者认为利用数据进行更有效的细分和目标客户定位,是其所在企业2019年3大优先级事务之一。但事实上,特别是随着数据量和数据类型的增长,特别是非结构化如视频等数据的爆发增长,企业仍面临着缺乏有效的分析手段等问题,例如在线视频和短视频网站仍需要大量投入人工进行视频内容标记和审核。人工智能的运用,可以有效缓解企业在这方面的挑战,但针对特定的场景,需要大量的训练数据或依赖成熟的模型降低企业在这方面的门槛。 随着5G时代的临近,增强移动宽带(eMBB)将使得网络视频媒体将迎来爆发期,信息主体的视听化正成为一个不可逆的趋势。根据Forrester预测,从2018年到2023年,视频将占增量显示广告收入的93%。无论是对于企业营销部门,还是媒体平台方,面对新一代通信技术带来的红利,需要积极尝试并利用成熟的智能数据分析、AI智能影像等技术,注重打通并落地商业场景,以在未来行业的颠覆性变化中掌握先机。 文章来源:热度经济观察 编辑:daisy